如何用simulink调用matlab或者Python中的训练好的神经网络

Question

现在想要把训练好的深度学习部署到simulink中 但是用他本身的matlab function总是会出现一些错误 别的方法也都试了一下 但还是会有错误 而且再用matlab system的时候 往里导入simulink自己生成的神经网络 也会出错

Answer 1

【相关推荐】

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7565091
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Simulink中matlab function的使用方法
• 您还可以看一下 苏金明老师的MATLAB虚拟现实课程中的 Simulink三维动画模块及其特点小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: matlab调用python，解释器没有第三方模块，如numpy等——解决simulink保存历史数据问题中的 matlab、simulink与python交互 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
  一.matlab调用python程序
• • 1.准备部分
  • • 1.找到python解释器路径的Library文件夹
    • • 注意：找到你需要使用的解释器的library，我一开始把自带的解释器与自己安装的解释器位置弄错了
    • 2.在电脑-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量path
    • 3.验证
  • 2.遇到的问题
  • • （1）python处理matlab导入数据
  • (2)Python 函数 "pred_matlab" 无法接受位置 1 处的至少一个输入参数。
  • (3)python程序修改后需要重启matlab才能更新py程序
  • (4)simulink仿真运行时无法获取工作空间变量，现在有两种方法：1.实时获取数据，加入数组；2.暂停获取工作空间变量
  • • 1.实时获取数据，加入数组——转永久变量
    • 2.暂停获取工作空间变量——无法实现，仿真结束后才会将数据送到工作变量，结束前工作空间没有变量，除非代码赋值
  • (5)numpy的索引-1是倒数第二个
  • (6)python可以运行，但是matlab不行
  • • 解决办法，matlab跟python实验程序用两个程序处理，matlab接收作为普通列表使用
  • (7)import matplotlib.pyplot as plt 这个导入可能会报错，报错注释掉就行，不需要重启matlab
  • （8）继续报错，快不想做了——输出a是mxArray数组
  • • 解决办法：对a进行声明
  • (9) 更改python程序后不用matlab重启
  • (10)无法解析名称 out.input1.data——转永久变量
  • (11) matlab无法将多维数组输入到python中，会提示程序无法接收超过一个参数
  • • 解决：变成多个一维数组，pyhton接收多个数组，在用np.hstack()函数合并——注意维度问题
  • 听说sfunction函数，尝试一下
  • matlab和s函数共有的问题，无法实时读取工作空间变量——转永久变量
  • 局部永久变量persistent很好用
  • a是可变大小矩阵。。。
  • 代数环问题
• 二.python调用matlab
• • 注意事项：
  • 1.模型名称与py程序在同一个文件夹，绝对路径没用（导入参数相同）
  • 2.eng.set_param必须加参数最后（nargout=0），否则报错
  • 3.eng.set_param其他参数都必须是字符，数字转成字符格式
  • 4.获取工作空间变量需要提取数据列表，无法直接输出timemetadata格式数据
  • 5.matlab时间戳会有几位很长的小数，需要取前几位有些时间戳不是采样时间整倍数，要筛选出来
  • 6.垃圾python，0.3%0.1 不等于0，需要处理
  • 数据处理，将数组筛选，合并，返回4*n的数组
  • 合并三个相同维度数组
• 目前问题
• • 1.循环内改暂停时间不成功，没有后续断点情况（可能是没运行？）重点！！！
  • • 方法：调用m文件作为循环，
  • 2.m文件不能运行，想直接得到数组不成功
  • 目前问题仍没有解决，但是模型运行成功了
• 最终：还是用matlab function函数做的，用永久变量保存之前的数据，数据处理，输入到python中
• 果然需要系统学习才能使用的极其方便，针对保存数据这一部分卡了我很久，最终在某人介绍s函数的时候我才知道这个名称

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^