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코드 생성

Statistics and Machine Learning Toolbox™ 함수에 대한 C/C++ 코드 및 MEX 함수 생성

MATLAB® Coder™는 코드 생성을 지원하는 Statistics and Machine Learning Toolbox 함수에서, 읽을 수 있고 이식 가능한 C 및 C++ 코드를 생성합니다. 예를 들어, 코드 생성을 사용하여 MATLAB을 실행할 수 없는 하드웨어 장치에 훈련된 서포트 벡터 머신(SVM) 분류 모델을 배포해 이 장치에서 새 관측값을 분류할 수 있습니다.

여러 가지 방법으로 Statistics and Machine Learning Toolbox 함수에 대한 C/C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

  • 기계 학습 모델의 객체 함수(predict, random, knnsearch 또는 rangesearch)에 대한 코드 생성 — saveCompactModel, loadCompactModelcodegen을 사용합니다. saveCompactModel을 사용하여 훈련된 모델을 저장합니다. loadCompactModel을 사용하여 저장된 모델을 불러오고 객체 함수를 호출하는 진입점 함수를 정의합니다. 그런 다음 codegen을 사용하여 진입점 함수에 대한 코드를 생성합니다.

  • SVM 모델의 predict 함수와 update 함수에 대한 코드 생성 — learnerCoderConfigurer를 사용하여 코더 구성기를 생성한 후 generateCode를 사용하여 코드를 생성합니다. 코드를 다시 생성할 필요 없이, 생성된 C/C++ 코드에서 모델 모수를 업데이트할 수 있습니다.

  • 코드 생성을 지원하는 기타 함수 — codegen을 사용합니다. 코드 생성을 지원하는 함수를 호출하는 진입점 함수를 정의합니다. 그런 다음 codegen을 사용하여 진입점 함수에 대한 C/C++ 코드를 생성합니다.

코드 생성에 대해 알아보려면 Introduction to Code Generation 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

saveCompactModelSave model object in file for code generation
loadCompactModelReconstruct model object from saved model for code generation

코더 구성기 객체 생성

learnerCoderConfigurerCreate coder configurer of machine learning model

코더 구성기 객체 사용

generateCodeGenerate C/C++ code using coder configurer
generateFilesGenerate MATLAB files for code generation using coder configurer
validatedUpdateInputsValidate and extract machine learning model parameters to update
updateUpdate model parameters for code generation

객체

ClassificationSVMCoderConfigurerCoder configurer for support vector machine (SVM) for one-class and binary classification
RegressionSVMCoderConfigurerCoder configurer for support vector machine (SVM) regression model

도움말 항목

코드 생성 지원 함수

Code Generation Support, Usage Notes, and Limitations

View code generation usage notes, limitations, and the list of code-generation-enabled Statistics and Machine Learning Toolbox functions.

코드 생성 워크플로

Introduction to Code Generation

Learn how to generate C/C++ code for Statistics and Machine Learning Toolbox functions.

General Code Generation Workflow

Generate code for Statistics and Machine Learning Toolbox functions that do not use machine learning model objects.

Code Generation for Prediction of Machine Learning Model at Command Line

Generate code for the prediction of a classification or regression model at the command line.

Code Generation for Prediction of Machine Learning Model Using MATLAB Coder App

Generate code for the prediction of a classification or regression model by using the MATLAB Coder app.

Code Generation for Prediction and Update Using Coder Configurer

Generate code for the prediction of a model using a coder configurer, and update model parameters in the generated code.

Code Generation and Classification Learner App

Train a classification model using the Classification Learner app, and generate C/C++ code for prediction.

Code Generation for Nearest Neighbor Searcher

Generate code for finding nearest neighbors using a nearest neighbor searcher model.

Specify Variable-Size Arguments for Code Generation

Generate code that accepts input arguments whose size might change at run time.

코드 생성 응용 사례

Predict Class Labels Using MATLAB Function Block

Generate code from a Simulink® model that classifies data using an SVM model.

System Objects for Classification and Code Generation

Generate code from a System object™ for making predictions using a trained classification model, and use the System object in a Simulink model.

Predict Class Labels Using Stateflow

Generate code from a Stateflow® model that classifies data using a discriminant analysis classifier.

Code Generation for Image Classification

Generate code from a MATLAB function that classifies images of digits using a trained classification model.

Human Activity Recognition Simulink Model for Smartphone Deployment

Generate code from a classification Simulink model prepared for deployment to a smartphone.