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

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

プロパティ

TargetLib — ターゲット ライブラリ名

'mkldnn'

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

ResNet-50 Network の MEX 関数生成用の構成パラメーターを指定する

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 (Deep Learning Toolbox) 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 の -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、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

R2018b で導入

参考

codegen | coder.CodeConfig | coder.DeepLearningConfig | coder.DeepLearningCodeConfig | coder.ARMNEONConfig

トピック

• MKL-DNN を使用した、深層学習ネットワークのためのコード生成
• ARM Compute Library を使用した、深層学習ネットワークのためのコード生成
• cuDNN を使用した深層学習ネットワークのコード生成 (GPU Coder)
• TensorRT を使用した深層学習ネットワークのコード生成 (GPU Coder)