311124: CF1937F. Bitwise Paradox

网页内容主要介绍了MathWorks的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。这个工具箱为设计、实现和模拟深度神经网络提供了一系列函数、应用程序和Simulink模块。它支持创建和使用多种类型的网络，例如卷积神经网络（CNNs）和变换器（transformers）。用户可以利用这个工具箱来可视化网络预测、验证网络属性，并通过量化、投影或剪枝来压缩网络。

此外，工具箱还提供了与其他深度学习框架的互操作性。用户可以导入PyTorch、TensorFlow和ONNX模型进行推理、迁移学习、模拟和部署，也可以将模型导出为TensorFlow和ONNX格式。工具箱还支持为训练好的网络自动生成C/C++、CUDA和HDL代码。

关于具体的函数和输入输出数据格式，由于网页内容没有提供详细信息，建议直接查阅MathWorks官方文档或相关函数的帮助文档以获取更详细的信息。网页内容主要介绍了MathWorks的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。这个工具箱为设计、实现和模拟深度神经网络提供了一系列函数、应用程序和Simulink模块。它支持创建和使用多种类型的网络，例如卷积神经网络（CNNs）和变换器（transformers）。用户可以利用这个工具箱来可视化网络预测、验证网络属性，并通过量化、投影或剪枝来压缩网络。 此外，工具箱还提供了与其他深度学习框架的互操作性。用户可以导入PyTorch、TensorFlow和ONNX模型进行推理、迁移学习、模拟和部署，也可以将模型导出为TensorFlow和ONNX格式。工具箱还支持为训练好的网络自动生成C/C++、CUDA和HDL代码。 关于具体的函数和输入输出数据格式，由于网页内容没有提供详细信息，建议直接查阅MathWorks官方文档或相关函数的帮助文档以获取更详细的信息。