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coder.MklDNNConfig

Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks を使用して深層学習のコード生成を構成するパラメーター

説明

coder.MklDNNConfig 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 Intel® MKL-DNN 固有のパラメーターが含まれています。

コード生成に coder.MklDNNConfig 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

説明

deepLearningCfg = coder.DeepLearningConfig('mkldnn') は、MKL-DNN ライブラリを使用して深層学習のコード生成用の coder.MklDNNConfig オブジェクトを作成します。

プロパティ

すべて展開する

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。

すべて折りたたむ

関数 coder.loadDeepLearningNetwork を使用するエントリポイント関数 resnet_predict を作成し、resnet50 SeriesNetwork オブジェクトを読み込みます。

function out = resnet_predict(in)

persistent mynet;
if isempty(mynet)
    mynet = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet50', 'myresnet');
end

out = predict(mynet,in);

MEX コード生成用の coder.config 構成オブジェクトを作成します。

cfg = coder.config('mex');

ターゲット言語を C++ に設定します。

cfg.TargetLang = 'C++';

coder.MklDNNConfig 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。

cfg.DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig('mkldnn');

関数 codegen-config オプションを使用して cfg 構成オブジェクトを渡します。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(224,224,3,'single')} -config cfg resnet_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 resnet_predict.cpp の C++ コード、ヘッダー、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) 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。

R2018b で導入