simulink调用Python.h5或keras文件

如何在Simulink中调用由Python编写的H5或Keras模型
为了实现在Simulink环境中加载并使用Python生成的H5或Keras深度学习模型，通常需要遵循几个关键步骤来确保不同环境之间的兼容性和互操作性。具体来说：
1. 将Keras模型转换为TensorFlow SavedModel格式
由于直接从MATLAB/Simulink调用Python H5文件可能存在困难，建议先按照如下方式将模型转换成更易于跨平台使用的TensorFlow SavedModel格式[^2]。
import tensorflow as tf

# 加载原始HDF5格式的Keras模型
model_path = './models/model.h5'
keras_model = tf.keras.models.load_model(model_path)

# 转换并保存为TensorFlow SavedModel格式
saved_model_dir = 'tf_saved_model'
tf.saved_model.save(keras_model, saved_model_dir)
登录后复制
2. 使用MATLAB TensorFlow接口导入模型
完成上述转换之后，在MATLAB端可以通过tensorflow_load_graph_def()函数读取已保存下来的SavedModel目录下的图定义文件(*.pb)，进而创建对应的Function对象供后续计算节点调用。
% 设置路径指向之前导出的TensorFlow SavedModel位置
savedModelDir = fullfile(pwd,'tf_saved_model');

% 导入整个GraphDef结构体至workspace变量graphdef中
graphdef = tensorflow_load_graph_def(fullfile(savedModelDir,'saved_model.pb'));

% 获取输入/输出张量名称列表
inputNames = get(graphdef,'Inputs');
outputNames = get(graphdef,'Outputs');

disp(['Input Tensors:', strjoin(inputNames,', ')]);
disp(['Output Tensors:', strjoin(outputNames,', ')]);
登录后复制
3. 构建自定义S-Function模块封装推理过程
为了让该模型能够在Simulink仿真框架内正常运作，还需要编写一段C++代码实现S-function形式的包装器，负责接收来自上游的数据流并通过MATLAB引擎API传递给先前准备好的TensorFlow运行时实例执行前向传播运算；最终返回预测结果给下游组件继续处理。
注意：此部分涉及较为底层的技术细节以及编程技巧，可能需要一定的开发经验才能顺利完成。
4. 测试验证
最后一步就是把新构建出来的S-Function加入到目标Simulink模型当中去，并连接好相应的信号线以便于测试其功能是否满足预期需求。
通过以上流程，便可以在Simulink环境下成功加载并运用原本仅限于Python生态系统的深度学习成果了。