Coexécution du modèle avec Python

Exécutez conjointement des modèles Python^® scikit-learn^® et des modèles de Machine Learning Python personnalisés pour la prédiction dans Simulink^® à l’aide des blocs de Statistics and Machine Learning Toolbox™. Chargez un modèle Python enregistré dans un bloc Scikit-learn Model Predict ou Custom Python Model Predict et configurez les types de données d’entrée. Chaque bloc exécute le modèle dans Python et renvoie la sortie Python à Simulink. Si vous le souhaitez, vous pouvez charger une fonction Python dans le bloc Scikit-learn Model Predict pour prétraiter les données prédictives que Simulink passe au modèle Python ainsi qu’une fonction pour post-traiter les réponses prédites à partir du modèle.

MATLAB^® supporte l’implémentation de référence de Python souvent appelée CPython. Si vous utilisez une plateforme Mac ou Linux^®, Python est déjà installé. Si vous utilisez Windows^®, vous devez installer une distribution telle que l’une de celles disponibles sur https://www.python.org/downloads/. Pour plus d’informations, consultez Configurer votre système pour utiliser Python. Les deux blocs ont été testés avec Python version 3.10. L’utilisation du bloc Scikit-learn Model Predict nécessite que le module scikit-learn soit installé dans votre environnement MATLAB Python.