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coder.ARMNEONConfig

ARM Compute Library を使用した深層学習コード生成用の構成パラメーター

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説明

coder.ARMNEONConfig オブジェクトには、codegen がディープ ニューラル ネットワークの C++ コードの生成に使用する ARM® Compute Library とターゲット固有のパラメーターが含まれています。

コード生成に coder.ARMNEONConfig オブジェクトを使用するには、そのオブジェクトを、codegen に渡すコード生成構成オブジェクトの DeepLearningConfig プロパティに割り当てます。

作成

関数 coder.DeepLearningConfig でターゲット ライブラリを 'arm-compute' と設定して、ARM NEON 構成オブジェクトを作成します。

プロパティ

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ターゲット ハードウェアで使用される ARM Compute Library のバージョン。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。ArmComputeVersion を '20.02.1' よりも新しいバージョンに設定すると、ArmComputeVersion は '20.02.1' に設定されます。

ターゲット ハードウェアでサポートされる ARM アーキテクチャ。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。ターゲット ハードウェアの ARM Compute Library のアーキテクチャと同じアーキテクチャを指定しなければなりません。

次の場合は ARMArchitecture の指定が必須です。

  • ハードウェア サポート パッケージを使用していない (コード生成構成オブジェクトの Hardware プロパティが空)。

  • ハードウェア サポート パッケージを使用しているがコード生成しか行わない。

サポートされる層における推論の計算の精度を指定します。32 ビットの浮動小数点数で推論を実行する場合は、'fp32' を使用します。8 ビット整数の場合、'int8' を使用します。既定値は 'fp32' です。

キャリブレーション データを含む MAT ファイルの場所。既定値は '' です。このオプションは DataType が 'int8' に設定されている場合にのみ適用されます。

量子化を実行する場合、関数 calibrate (Deep Learning Toolbox) はネットワークに学習させ、畳み込み層と全結合層における重みとバイアスのダイナミック レンジ、およびネットワークのすべての層における活性化のダイナミック レンジを収集します。最適化されたネットワークのコードを生成するには、関数 calibrate の結果を MAT ファイルに保存し、その MAT ファイルの場所をこのプロパティを使用してコード ジェネレーターに指定します。詳細については、深層学習ネットワークの int8 コードの生成を参照してください。

ターゲット ライブラリの名前。文字ベクトルとして指定します。

例

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関数 coder.loadDeepLearningNetwork を使用して squeezenet (Deep Learning Toolbox) オブジェクトを読み込むエントリポイント関数 squeezenet を作成します。

function out = squeezenet_predict(in)

persistent mynet;
if isempty(mynet)
    mynet = coder.loadDeepLearningNetwork('squeezenet', 'squeezenet');
end

out = predict(mynet,in);

スタティック ライブラリ生成用の coder.config 構成オブジェクトを作成します。 

cfg = coder.config('lib');

ターゲット言語を C++ に設定します。ソース コードの生成のみを行うように指定します。

cfg.TargetLang = 'C++';
cfg.GenCodeOnly=true;

coder.ARMNEONConfig 深層学習構成オブジェクトを作成します。このオブジェクトを cfg 構成オブジェクトの DeepLearningConfig プロパティに割り当てます。

dlcfg = coder.DeepLearningConfig('arm-compute');
dlcfg.ArmArchitecture = 'armv8';
dlcfg.ArmComputeVersion = '20.02.1';
cfg.DeepLearningConfig = dlcfg;

関数 codegen の -config オプションを使用して cfg 構成オブジェクトを指定します。関数 codegen は、MATLAB® 関数入力のサイズ、クラス、実数/複素数を決定しなければなりません。-args オプションを使用して、エントリポイント関数への入力のサイズを指定します。

codegen -args {ones(227,227,3,'single')} -config cfg squeezenet_predict

codegen コマンドは生成されたすべてのファイルを codegen フォルダーに入れます。このフォルダーには、エントリポイント関数 squeezenet_predict.cpp の C++ コード、ヘッダー、ニューラル ネットワークの C++ クラス定義が含まれるソース ファイル、重み、バイアス ファイルが含まれます。

バージョン履歴

R2019a で導入

参考

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トピック