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コード生成
MATLAB® Coder™ は、コード生成をサポートする Statistics and Machine Learning Toolbox 関数から、読み取り可能および移植可能な C および C++ コードを生成します。たとえば、コード生成を使用して学習済みのサポート ベクター マシン (SVM) 分類モデルをデバイスにデプロイすることにより、MATLAB を実行できないハードウェア デバイスで新しい観測値を分類できます。
Statistics and Machine Learning Toolbox 関数に対する C/C++ コードは、いくつかの方法で生成できます。
機械学習モデルのオブジェクト関数 (
predict、random、knnsearchまたはrangesearch) に対するコード生成 —saveCompactModel、loadCompactModelおよびcodegenを使用します。saveCompactModelを使用して、学習済みモデルを保存します。loadCompactModelを使用して保存済みモデルを読み込んでオブジェクト関数を呼び出す、エントリポイント関数を定義します。次に、codegenを使用して、エントリポイント関数のコードを生成します。SVM モデルの関数
predictおよびupdateに対するコード生成 —learnerCoderConfigurerを使用してコーダー コンフィギュアラーを作成してから、generateCodeを使用してコードを生成します。生成した C/C++ コードのモデル パラメーターは、コードを再生成せずに更新できます。コード生成をサポートする他の関数 —
codegenを使用します。コード生成をサポートする関数を呼び出す、エントリポイント関数を定義します。次に、codegenを使用して、エントリポイント関数の C/C++ コードを生成します。
コード生成の詳細については、コード生成の紹介を参照してください。
関数
オブジェクト
ClassificationSVMCoderConfigurer | サポート ベクター マシン (SVM) 分類モデルのコーダー コンフィギュアラー |
RegressionSVMCoderConfigurer | サポート ベクター マシン (SVM) 回帰モデルのコーダー コンフィギュアラー |
トピック
コード生成に対応する関数
コード生成の使用上の注意と制限、およびコード生成に対応する Statistics and Machine Learning Toolbox の関数の一覧を確認する。
コード生成のワークフロー
Statistics and Machine Learning Toolbox 関数に対する C/C++ コードを生成する方法を学ぶ。
機械学習モデル オブジェクトを使用しない Statistics and Machine Learning Toolbox の関数に対するコードの生成。
分類または回帰モデルの予測を行うためのコードをコマンド ラインで生成する。
機械学習モデルの予測を MATLAB Coder アプリを使用して行うコードの生成
MATLAB Coder アプリを使用して、分類または回帰モデルの予測を行うためのコードを生成する。
予測用のコード生成とコーダー コンフィギュアラーの使用による更新
SVM モデルの予測を行うコードをコーダー コンフィギュアラーを使用して生成し、生成コードのモデル パラメーターを更新する。
分類学習器アプリを使用して分類モデルに学習をさせ、予測用の C/C++ コードを生成する。
再近傍探索モデルを使用して最近傍を探索するためのコードを生成する。
実行時にサイズが変化する可能性がある入力引数を受け入れるコードを生成する。
コード生成の応用
MATLAB Function ブロックの使用によるクラスの予測
SVM モデルを使用してデータを分類する Simulink® モデルからコードを生成します。
学習済みの分類モデルを使用して予測を行うためのコードを System object™ から生成し、System object を Simulink モデルで使用します。
判別分析分類器を使用してデータを分類する Stateflow® モデルからコードを生成します。
学習済み分類モデルを使用して数字のイメージを分類する MATLAB 関数からコードを生成する。
スマートフォンへの展開用に準備された Simulink の分類モデルからコードを生成します。
