matlab安装完deep learning toolbox后怎么使用

安装完毕后，您可以打开 MATLAB 并创建一个新的脚本。然后，您需要使用以下命令加载 Deep Learning Toolbox：

>> addpath(genpath('安装目录/deep-learning-toolbox/'));

请用您的实际安装目录替换“安装目录”。接下来，您可以使用 Deep Learning Toolbox 中的函数来创建、训练和评估深度学习模型。

例如，您可以使用以下命令来创建一个具有两个隐藏层的全连接神经网络：

>> net = feedforwardnet([10 10]);

然后，您可以使用以下命令来训练网络：

>> net = train(net, inputs, targets);

其中，“inputs”和“targets”是您的训练数据和标签。最后，您可以使用以下命令来评估网络的性能：

>> outputs = net(inputs);
>> performance = perform(net, targets, outputs);

希望这些命令能帮助您开始使用 MATLAB 中的 Deep Learning Toolbox。

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matlab下载Matlab deep learning toolbox

### 如何下载和安装最新版 MATLAB Deep Learning Toolbox

对于希望获取并安装最新版本的 MATLAB Deep Learning Toolbox 的用户而言，推荐的操作是在最新的 MATLAB 版本环境中执行此操作。如果当前使用的不是最新版本，则建议升级到更高版本再进行工具箱的安装[^2]。

#### 使用MATLAB Add-Ons功能在线安装
在拥有网络连接的情况下，在启动后的 MATLAB 中通过 `Add-Ons` 功能来查找并安装所需工具箱是一种便捷的方式。这允许直接访问 MathWorks 官方提供的各种附加产品和服务，并能确保获得官方支持和技术文档。

% 打开MATLAB中的Add-On Explorer窗口
add fodors;

请注意上述命令有误，实际应点击界面内的 "Add-Ons" 菜单选项或使用如下正确指令打开浏览器页面：

web('https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/add-ons')

#### 更新至MATLAB 2022b及以上版本
考虑到软件兼容性和性能优化方面的原因，强烈建议先将本地环境更新为至少 MATLAB 2022b 或者更晚发布的稳定版本。这样不仅可以简化安装过程，还能享受到更多改进特性以及更好的技术支持服务。

matlab 如何导入Deep Learning Toolbox

在MATLAB中，为了导入Deep Learning Toolbox（DLT），你需要完成以下步骤：

1. **安装与更新**:
- 如果你还没有安装，首先访问MathWorks官网下载安装Matlab，选择包含Deep Learning Toolbox的版本购买并安装。
- 安装完成后，在MATLAB命令窗口输入`ver`检查是否有Deep Learning Toolbox。如果没有，它会在安装列表中显示为未安装状态。

2. **激活许可证**:
- 打开MATLAB，首次启动会提示你输入许可证信息。如果你已经拥有有效的许可证，按照屏幕指示操作激活。
- 如果你是学生或教育用户，可能需要联系学校获取教育版的许可证授权码。

3. **确认工具箱可用**:
- 在MATLAB命令行输入`dlarray`，如果没有错误消息出现，说明Deep Learning Toolbox已成功安装并且可用。

4. **开始使用**:
现在你可以直接使用DLT提供的各种函数和工具了。例如，你可以创建神经网络，加载图像数据，或者运行深度学习算法等。

% 示例：创建一个简单的卷积神经网络
net = deepNetwork;