Erste Schritte
Seit R2026a
Mit dem MATLAB Coder Support Package for PyTorch and LiteRT Models können Sie:
PyTorch ExportedProgram- und LiteRT-Modelle (TensorFlow Lite oder TFLite) in den MATLAB Programmcode und in Simulink®-Modelle laden. Sie können eine Vielzahl vortrainierter Deep-Learning-Netzwerke laden, darunter YOLOv11, Whisper, DINOv2, Depth Anything und SAM2.
Code für TensorFlow- oder Keras-Modelle generieren, indem Sie diese in das LiteRT-Format konvertieren.
Plattformunabhängigen C und C++ Code für PyTorch ExportedProgram- und LiteRT-Modelle erstellen und bereitstellen.
Optimierten nativen CUDA®-Code mithilfe von GPU Coder™ generieren.
Code-Ersetzungsbibliotheken verwenden, um prozessorspezifische Intrinsics für die Zielhardware zu integrieren.
Um dieses Support-Paket zu erhalten, befolgen Sie die unter Install MATLAB Coder Support Package for PyTorch and LiteRT Models angegebenen Schritte.
Funktionen
coder.torchSetup | Install third-party tools for PyTorch code generation |
Themen
- Install MATLAB Coder Support Package for PyTorch and LiteRT Models
Install the support package and tools for code generation for PyTorch and LiteRT models.
- Prepare PyTorch Models for MATLAB and Simulink Code Generation
Export a PyTorch model as a ExportedProgram file to be loaded with loadPyTorchExportedProgram.
- Verify Numerical Consistency of a LiteRT or PyTorch ExportedProgram Model in Python
Verify numerical consistency between Python® and MATLAB.
