matlab coder为用于深度学习神经网络的代码生成安装MKL-DNN并配置环境

已于 2022-04-27 01:18:26 修改
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分类专栏： matlab学习ing 文章标签： matlab c++
于 2022-04-27 00:33:26 首次发布
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本文记录了如何在Windows上使用MATLAB Coder为深度学习神经网络代码生成配置MKL-DNN环境。通过详细步骤，包括CMake的安装、MKL-DNN的下载与解压、使用CMake生成makefile以及编辑环境变量，确保C++代码在Visual Studio中顺利运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

         近来在做一个烟盒外包装缺陷检测的横向项目，运用到了迁移学习（感兴趣的同学可以访问MATLAB Course进行学习），效果十分理想。

        后面想把这个项目的matlab代码通过matlab coder生成c++代码在visual studio上运行，相关的教程在（使用 MATLAB Coder App 生成 C 代码- MATLAB & Simulink- MathWorks 中国）上十分详细；也可以通过观看这个视频学习，博主将生成代码的过程进行了讲解，还讲解了如何配置并在visual studio运行。（30分钟入门Matlab Coder，部署C代码到Visual Studio_哔哩哔哩_bilibili）

        

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### 如何在MATLAB中部署和打包应用程序 #### 使用MATLAB Compiler创建独立可执行文件 为了使Java®应用程序能够显示由MATLAB生成的图形和图像，可以采用三种方式之一[^1]。然而，在讨论这些之前，先探讨如何通过MATLAB Compiler来构建独立的应用程序。 MATLAB Compiler允许开发者将MATLAB代码转换成C/C++共享库、DLLs或静态库，从而可以在不安装MATLAB的情况下运行编译后的组件。对于希望分发整个应用程序的情况，则可以直接创建Windows上的.exe文件或其他平台对应的二进制形式。这使得最终用户无需拥有MATLAB许可证即可使用基于MATLAB的功能。 ```matlab % 创建一个简单的m文件作为例子 function y = myFunction(x) % 这里放置一些计算逻辑 end ``` 接着利用`compiler.build.standaloneApplication`函数来进行编译： ```matlab cfg = coder.config('exe'); cfg.GenerateReport = true; codegen -config cfg myFunction ``` 上述命令会生成名为`myFunction.exe`的独立应用程序（针对Windows操作系统），该程序包含了必要的依赖项和支持文件以便于分发给其他计算机环境中的用户。 #### 利用MATLAB Production Server实现服务端部署 除了直接生成本地可执行文件外，还可以考虑借助MATLAB Production Server来提供API接口供外部调用。这种方式特别适合那些希望通过Web API的形式集成复杂算法的企业级项目。它支持RESTful Web Services以及其他多种协议，并能处理大量并发请求。 #### 集成至ROS节点并应用于机器人控制系统 当涉及到更复杂的场景比如机器人控制时，可以通过MATLAB Coder或者Simulink Coder自动生成适用于目标硬件平台(CPU/GPU/FPGA) 的高效代码片段。之后再把这些模块嵌入到Robot Operating System (ROS) 节点之中去完成特定的任务流定义。例如UR系列机械臂的操作流程设计就经常遵循这样的模式[^2]。 #### 提升性能：启用Intel MKL-DNN加速深度学习模型推理速度 如果应用程序涉及到了大量的矩阵运算尤其是卷积神经网络之类的深层结构的话，那么开启MKLDNN选项将会极大地提高前向传播阶段的速度表现。这是因为底层实现了高度优化过的BLAS/LAPACK操作集以及专门面向DNN层定制化的指令序列[^3]。 #### 更新机制的设计考量 考虑到软件产品的生命周期管理需求，适时引入自动更新特性是非常重要的。虽然存在众多开源框架可供选择，像Squirrel就是一个不错的选择因为它简单易用而且社区活跃度高；当然也可以根据实际情况自行研发一套满足特殊业务诉求的方案[^4]。
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