文档解析
本文介绍了使用MATLAB进行深度学习网络的部署，包括设计、训练和在嵌入式GPU和CPU上的应用。文中首先介绍了MATLAB深度学习框架，强调了其在数据访问、神经网络设计、训练和部署方面的优势。特别是，MATLAB利用GPU加速，可以显著提高性能，如自动生成代码到GPU和CPU，比TensorFlow快5倍，比MXNet快2倍。此外，文中还探讨了迁移学习流程，通过修改网络结构和加载参考神经网络来学习新模型参数。
文章进一步讨论了如何扩展神经网络的培训性能，包括多GPU支持、在AWS EC2上的训练和单GPU性能优化。同时，介绍了MATLAB提供的多种可视化和调试工具，帮助用户理解网络中间结果，如过滤器、激活函数和Deep Dream技术。
在部署方面，文中描述了使用GPU Coder进行深度学习网络部署的过程，包括CUDA Kernel创建、内存分配和数据传输最小化等。GPU Coder能够自动生成针对内存性能优化的CUDA代码，并提供了从MATLAB到嵌入式部署的完整工作流程示例，如Alexnet的部署到Tegra GPU。
最后，文中还提供了GPU Coder在不同平台上的性能数据，包括在Titan XP和Jetson TX2上的深度学习推理性能，以及在CPU上的部署选项，如使用NVIDIA TensorRT、cuDNN Libraries、ARM Compute Library和英特尔MKL-DNN Library等。整体而言，本文为读者提供了一个全面的视角，了解如何利用MATLAB和GPU Coder高效地设计、训练和部署深度学习网络。
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