软件名称：Matlab 2017b mac
软件大小：10.99GB
安装环境：Mac OS10.11以上版本
软件语言：简体中文
软件简介：MathWorks MATLAB是一款超级强大的商业数学软件，中文名称叫做矩阵工厂。该软件常用于机器人、数据分析、无线通信、深度学习、信号处理、计算机视觉等众多领域之中，深厚上百万科学家和工程师的信赖，提供了科学数据可视化、矩阵计算、数值分析、绘制函数、数据图像、实时编辑器等实用的功能于一体，能够帮助设计人员更快更好的完成设计上的工作，还支持C、C++、Python编写的程序接口，并能在上述编程语言中设计和构建用户界面。
功能特征：
一、数百万工程师和科学家信任 MATLAB
MATLAB 将合适迭代剖析和设计过程的桌面环境与直接表达矩阵和数组运算的编程言语相分离。
1、专业开发
MATLAB 工具箱经过专业开发、严厉测试并具有完善的协助文档。
2、包含交互式应用程序
MATLAB 应用程序让您看到不同的算法如何处置您的数据。在您取得所需结果之前重复迭代，然后自动生成 MATLAB 程序，以便对您的工作停止重现或自动处置。
3、以及扩展才能
只需更改少量代码就能扩展您的剖析在群集、GPU 和云上运转。无需重写代码或学习大数据编程和内存溢出技术。
二、让您的创意从研讨迈向消费
·Deploy to Production Systems
·部署到企业应用程序
·MATLAB 代码可直接用于消费，因而您能够直接部署到云和企业系统，并与数据源和业务系统集成。
·Hardware
·在嵌入式设备上运转
·自动将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 和 HDL 代码，从而在嵌入式设备上运转。
·Run on Embedded Devices
·与基于模型的设计集成
·MATLAB 与 Simulink 配合以支持基于模型的设计，用于多域仿真、自动生成代码，以及嵌入式系统的测试和考证。
新功能：
1、深度学习支持
R2017b中的详细深度学习特性、产品和功用包括：
· Neural Network Toolbox增加了对复杂架构的支持，包括有向无环图(DAG)和长短期记忆(LSTM)网络，并提供对 GoogLeNet 等盛行的预锻炼模型的访问。
· Computer Vision System Toolbox中的Image Labeler应用如今提供一种便当和交互的方式来标志一系列图像中的空中实况数据。除对象检测工作流程外，该工具箱如今还应用深度学习支持语义分割、对图像中的像素区域停止分类，以及评价和可视化分割结果。
·新产品GPU Coder可自动将深度学习模型转换为NVIDIA GPU的CUDA代码。内部基准测试显现，在部署阶段为深度学习模型产生的代码，比TensorFlow的性能进步7倍，比Caffe2的性能进步4.5倍。
与R2017a推出的功用相分离，能够运用预锻炼模型停止迁移学习，包括卷积神经网络(CNN)模型(AlexNet、VGG-16 和 VGG-19)以及来自Caffe的模型(包括Caffe Model Zoo)。能够从头开端开发模型，包括运用CNN停止图像分类、对象检测、回归等。
“随着智能设备和物联网的开展，设计团队面临发明愈加智能的产品和应用的应战，他们需求本人控制深度学习技艺或依赖其他具有深度学习特长但可能不理解应用场景的团队，”MathWorks的MATLAB市场营销总监David Rich表示，“借助R2017b，工程和系统集成团队能够将MATLAB拓展用于深度学习，以更好地坚持对整个设计过程的控制，并更快地完成更高质量的设计。他们能够运用预锻炼网络，协作开发代码和模型，然后部署到GPU和嵌入式设备。运用MATLAB能够改良结果质量，同时经过自动化空中实况标志App来缩短模型开发时间。” 2、其他更新：
除深度学习外，R2017b 还包括其他关键范畴的一系列更新，包括：
·运用MATLAB停止数据剖析
o一款新Text Analytics Toolbox 产品、可扩展数据存储、用于机器学习的更多大数据绘图和算法，以及 Microsoft Azure Blob 存储支持
·运用Simulink停止实时软件建模
o对用于软件环境的调度效果停止建模并完成可插入式组件
·运用 Simulink 停止考证和确认
o用于需求建模、测试掩盖率剖析和合规性检查的新工具
2、数据标注
关于计算机视觉来说，Computer Vision System Toolbox 中的 Ground Truth Labeler app 可提供一种交互式的办法半自动地标注一系列图像。除了目的检测与定位外，该工具箱如今还支持语义分割，它能对图像中的像素区域停止分类。陈建平说：「我们如今的标注工具能够直接半自动地完成任务，它能够像 Photoshop 中的魔棒工具一样自动标注出像素层级的类别，我们选中图片后工具会自动将对象抠出来。在我们完成初始化的图像语义分割后，工具会运用自动化的手腕把后续行驶过程中的其它元素都抠出来。由于中间和后续过程都是以机器为主导完成的，所以我们只需求在前期运用少量的人力就能完成整个标注过程。」
这种半自动办法的确能够大大提升标注的效率，特别是标注车道边境线和汽车边境框等视觉系统目的。在这种自动标注框架下，算法能够快速地完成整个数据集的标注，而随后我们只需求少量的监视与考证就能构建一个准确的数据集。如下所示，MATLAB 文档向我们展现了如何创立车道线自动标注。
3、模型构建
在模型构建方面，Neural Network Toolbox 增加了对复杂架构的支持，包括有向无环图（DAG）和长短期记忆（LSTM）网络等，并提供对 GoogLeNet 等盛行的预锻炼模型的访问方式。陈建平表示：「其实 MATLAB 在 2016 年的时分就曾经支持一些深度学习模型，而如今不只支持 VGGNet 和 GoogleNet 等盛行的预锻炼模型，同时还支持运用 Caffe Model Importer 直接从 Caffe 中导入。」
由于我们能够直接从 Caffe Model Zoo 中导入各种优秀与前沿的模型，所以 MATLAB 在模型方面能够提供普遍的支持。但直接从 Caffe 中导入模型又会产生一个疑惑，即假如我们在 Python 环境下运用 Caffe 构建了一个模型，那么导入 MATLAB 是不是需求转写代码，会不会需求做一些额外的工作以完成导入？对此，陈建平解答到：「假定我们运用 Python 和 Caffe 完成了一个模型，并保管以 Caffe 格式，那么 Caffe Model Importer 会直接从保管的 Caffe 格式中读取模型。在这个过程中，Caffe 并不需求为 MATLAB 做额外的工作，一切的转换结果都是 MATLAB 完成的。」
在导入模型后，我们能够直接运用相似于 Keras 的高级 API 修正模型或重建模型。下面将扼要引见如何导入预锻炼 AlexNet，并修正完成迁移学习。
首先我们需求导入 AlexNet，假如 Neural Network Toolbox 中没有装置 AlexNet，那么软件会提供下载地址。net =alexnet;net.Layers
上面的语句将导入 AlexNet，并如下所示展现整个 CNN 的神经网络架构。其中 MATLAB 会展现一切的操作层，每一层都给出了层级名、操作类型和层级参数等关键信息。例如第二个操作层『conv1』表示一个卷积运算，该运算采用了 96 个卷积核，每一个卷积核的尺寸为 11×11×3、步幅为 4，该卷积运算采用了padding。
这种描绘不只有利于我们理解整个神经网络的架构，同时还有助于调整架构以匹配特定的任务。由上可知最后的全衔接层、softmax 层和分类输出层是与 ImageNet 任务相关联的配置，因而我们需求去除这三个层级并重新构建与当前任务相关联的层级。MATLAB 能够非常简约地完成这一过程：layersTransfer =net.Layers(1:end-3);numClasses =numel(categories(trainingImages.Labels))layers =[layersTransferfullyConnectedLayer(numClasses,’WeightLearnRateFactor’,20,’BiasLearnRateFactor’,20)softmaxLayerclassificationLayer];
由上面的代码可知我们只提取了 AlexNet 预锻炼模型的前 22 层，然后依次新建了全衔接层、softmax 层和分类输出层。完成整个层级重构后，剩下的就只需运用以下代码锻炼新的模型。其中 trainingImages 为当前任务的锻炼样本、layers 为前面修正的层级，而 options 是我们设置的一组锻炼参数，包括优化算法、最小批量大小、初始化学习率、绘制锻炼过程和考证集配置等设定。
由上，我们发现 MATLAB 的深度学习代码十分简约，调用高级 API 能快速完成模型的搭建。陈建平说：「MATLAB 上的高级 API 是一个完好的体系，它们完整是针对深度学习而设计的。当然我们还是会用根底的运算，由于 MATLAB 这么多年的累积能够充沛表现在根底运算上，但是深度学习这一套高级 API 的确是新设计的。」
其实不只是 AlexNet，很多 Caffe 模型都可以导入到 MATLAB。那么，MATLAB 为什么会选择 Caffe 作为对接的深度学习框架，而不是近来非常盛行的 TensorFlow？
4、锻炼与推断
关于模型锻炼来说，最重要的可能就是能支持大范围散布式锻炼。由于目前的深度模型都有十分多的参数和层级，每一次正向或反向传播都具有海量的矩阵运算，所以这就请求 MATLAB 能高效地执行并行运算。当然，我们晓得 MATLAB 在并行运算上有非常雄厚的累积，那么在硬件支持上，目前其支持 CPU 和 GPU 之间的自动选择、单块 GPU、本地或计算机集群上的多块 GPU。此外，由于近来采用大批量 SGD 停止散布式锻炼的办法获得了非常优秀的结果，我们能够运用 MATLAB 调用整个计算机集群上的 GPU，并运用层级对应的顺应率缩放（Layer-wise Adaptive Rate Scaling/LARS）那样的技术快速完成整个模型的锻炼。
在模型锻炼中，另外一个比拟重要的局部就是可视化，我们需求可视化整个锻炼过程中的模型精确度、锻炼损失、考证损失、收敛状况等信息。当然 MATLAB 不断以来就非常注重可视化，在上例执行迁移学习时，我们也能得到整个锻炼过程的可视化信息。如下所示，上局部为锻炼精确度和考证精确度随迭代数的变化趋向，下局部为锻炼损失和考证损失随迭代数的变化趋向，该迁移学习根本上到第 3 个 epoch 就曾经收敛。
关于推断来说，新产品 GPU Coder 可自动将深度学习模型转换为 NVIDIA GPU 的 CUDA 代码。内部基准测试显现，GPU Coder 产生的 CUDA 代码，比 TensorFlow 的性能进步 7 倍，比 Caffe2 的性能进步 4.5 倍。
5、模型部署
在 MATLAB 部署模型其实也很简单，MATLAB 很早就支持生成独立于其开发环境的其它言语，比方应用 MATLAB Coder 能够将 MATLAB 代码转换为 C 或 C++代码。而该最新版提供了新的工具 GPU Coder，我们能应用它将生成的 CUDA 代码部署到 GPU 中并停止实时处置，这一点关于应用场景是极端重要的。
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