将权重和参数从 matlab 导出到 c++答案

【问题标题】：exporting weights and parameters from matlab to c++将权重和参数从 matlab 导出到 c++
【发布时间】：2017-05-03 22:23:23
【问题描述】：

我使用tree bagger函数为获得的训练分类器创建了一个随机森林模型。

用到的功能：

 %Create a Random Forest model with 100 trees,
  randomfmodel = TreeBagger(...............)

有没有办法可以直接导出模型值（以值和权重的形式），以便在 c++ 平台上使用。

我读到 matlab 运行时很大，基本上这就是为什么我想使用从 matlab 模型生成的权重和参数然后将其导出并编写代码以在 c++ 中测试新数据的原因我试图避免用 C++ 重写代码进行训练。（使用 matlab 中的模型值将帮助我直接测试新数据。）

我在 matlab 中有一个 randomfmodel.mat 文件。有没有一种方法可以导出所有权重，以便我可以在 C++ 中重写一个函数以使用它来测试新数据？

【问题讨论】：

听起来工作量很大。还不如只保留matlab模型。
正要问一个类似的问题，如何将结果形式化以允许它们在 C++ 中实现。如果有什么事情发生，我会通知你的。否则希望有人可以帮助我们：D

标签： c++ matlab machine-learning classification multilabel-classification

【解决方案1】：

我自己没有尝试过，但发现了以下内容。文件的描述准确地保证了您正在寻找的内容： https://github.com/kenders2000/decisionTreeMat2Cpp

https://github.com/dhasenfratz/TreeBagger-Matlab2Cpp

该程序采用在 Matlab 中使用 TreeBagger 或分类树函数 ClassificationTree 训练的决策树，并输出包含所有分支信息的头文件 decTreeConstants.h。附加的 C++ 类使用此头文件根据已部署应用程序中呈现的功能做出决策。

这对于将使用 Matlab 开发的代码部署到无法使用 Matlab 且无法读取输入文件的嵌入式应用程序中很有用。

【讨论】：