Python からの MATLAB の呼び出し

Python 用の MATLAB エンジン API を使用すると、MATLAB を計算エンジンとして Python から呼び出すことができます。

この API によって MATLAB のデスクトップ セッションを開始せずに、Python 環境内から MATLAB コマンドの実行が可能になります。詳細は Python 用の MATLAB エンジン API をご覧ください。

MATLAB からの Python ライブラリの呼び出し

Python の関数やオブジェクトがある場合、それらを MATLAB から直接呼び出すことができます。

こうすることでプログラミング環境を切り替えずに MATLAB ですべての作業を行うことができます。詳細は MATLAB からの Python ライブラリの呼び出しをご覧ください。

Python を使用したスケーラブルな展開のための MATLAB プログラムのパッケージ化

MATLAB で作成したアルゴリズムやアプリケーションをワンクリックでパッケージ化して共有します。MATLAB Compiler SDK™ を使用して、MATLAB プログラムから Python パッケージをビルドすることができます。これらのパッケージは Python アプリケーションに統合することができます。また、それらのアプリケーションをデスクトップユーザーと共有したり、Web およびエンタープライズ システムに使用料なしで展開することもできます。 詳細はコンパイルされた MATLAB プログラムの Python アプリケーションへの統合をご覧ください。

プログラムを MATLAB Production Server™ に展開することで、MATLAB プログラムが同時アクセスにスケールアップし、データベース、Web、およびエンタープライズ アプリケーションのシステムとして機能します。サーバーでは、軽量クライアント API ライブラリ (Python を含む) および RESTful/JSON インターフェイスを介した IT アーキテクチャ内での統合が可能です。

 

MATLAB、TensorFlow、ONNX、PyTorch 間の相互運用性。

MATLAB と Python と活用した AI

MATLAB と Python 間でディープラーニング モデルを交換することができます。これには、PyTorch®、TensorFlow™、ONNX 形式のモデルのインポートや、TensorFlow や ONNX 形式でのネットワークのエクスポートが含まれ、1 つのコードで実行可能です。また、Python ベースのモデルを MATLAB や Simulink に連携させて実行することもできます。

モデルを MATLAB にインポートすることで、MATLAB に組み込まれたすべての AI ツールを使用できるようになります。これらのツールには、次のような機能やアプリが含まれています。

  • 転移学習
  • 説明可能な AI と検証
  • システムレベルのシミュレーションとテスト
  • ネットワーク圧縮
  • 展開先に応じた自動コード生成

Parquet を使用した MATLAB と Python の間でのデータのやり取り

Apache Parquet を使用して、MATLAB と Python との間で表形式データを保存して転送します。MATLAB では、Apache Arrow を使用して Parquet ファイルでのデータの読み取りと書き込みを効率的に行います。