设备侧MATLAB程序部署示例

发布于：2024-10-24 编辑：匿名来源：网络

背景介绍MATLAB广泛应用于物理系统建模、测量与测试、系统控制、深度学习等领域。它在工程实践中发挥着非常重要的作用，如图1所示。

调查发现，科研人员可以编写各种matlab代码，通过建模和仿真更好地了解世界。近年来，随着物联网、智能硬件、生成式AI等技术的发展，我们是否可以利用设备采集的真实数据作为输入，让模拟变得更加真实（全现实互联）。

这篇推文总结了相关内容，并介绍了如何将 MATLAB 代码部署到设备上。具体如下：图1 MATLAB程序在设备上部署的应用场景 MATLAB是一款付费软件。

为了吸引消费者，官方开放了丰富的Demo程序，提供了从算法设计到模型部署的全套开发工具，让设计者在实际工程项目中非常方便地使用软件。其中，项目中matlab部署的流程框架如图2所示：主要方法有： 1、通过matlab coder将程序转换为C、C++和CUDA?代码，并将预测模型集成到嵌入式或边缘设备中; 2.通过matlab编译器SDK?将预测模型集成到内部开发的企业桌面应用程序或服务器应用程序中，支持C、C++、Java或Python等多种语言； 3.部署为微服务API：通过RESTful API部署模型，以多种应用程序和语言调用。

图2 Matlab代码部署流程环境搭建俗话说，工欲善其事，必先利其器。当我们使用matlab coder将深度学习模型转换为C代码时，需要在计算机上安装必要的环境，主要包括：在Windows?上，使用codegen函数生成深度学习网络的代码需要MinGW?编译器。

深度学习编码器接口。深度学习工具箱?。

图3 MinGW-w64环境搭建示例。用例在本例中，我们使用save命令将DAGNetwork保存为.mat文件，然后通过coder.loadDeepLearningNetwork()加载模型，最后通过classify实现模型预测；整个过程中，AI模型通过MinGW转换为C代码（不依赖第三方库）。

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