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codegen
を使用した ARM Compute による深層学習の予測
この例では、ARM® プロセッサで深層学習を使用するロゴ分類アプリケーションのコードを生成するための codegen
の使用方法を示します。ロゴ分類アプリケーションは、LogoNet
系列ネットワークを使用してイメージからのロゴ認識を実行します。生成されたコードは、コンピューター ビジョンおよび機械学習のための ARM Compute Library を利用します。
前提条件
NEON 拡張をサポートする ARM プロセッサ
Open Source Computer Vision Library (OpenCV) v3.1
ARM Compute Library および OpenCV ライブラリの環境変数
MATLAB® Coder™ (C++ コード生成のため)
サポート パッケージ深層学習ライブラリの MATLAB Coder インターフェイス
SeriesNetwork
オブジェクトの使用のための Deep Learning Toolbox™
この例で使用する ARM Compute Library のバージョンは、コード生成でサポートされている最新バージョンではない可能性があります。サポートされているライブラリのバージョンと、環境変数の設定に関する詳細については、MATLAB Coder を使用した深層学習の前提条件を参照してください。
この例は、Linux® および Windows® プラットフォームでサポートされており、MATLAB Online ではサポートされていません。
事前学習済みの系列ネットワークの取得
事前学習済みの LogoNet
ネットワークをダウンロードし、これが存在していない場合は logonet.mat
として保存します。ネットワークは MATLAB® で開発されました。そのアーキテクチャは AlexNet のアーキテクチャと同様です。このネットワークは、さまざまなライティング条件およびカメラの角度で、32 個のロゴを識別できます。
net = getLogonet();
ネットワークには、畳み込み、全結合および分類出力層を含む 22 の層が含まれます。
net.Layers
ans = 22×1 Layer array with layers: 1 'imageinput' Image Input 227×227×3 images with 'zerocenter' normalization and 'randfliplr' augmentations 2 'conv_1' Convolution 96 5×5×3 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0] 3 'relu_1' ReLU ReLU 4 'maxpool_1' Max Pooling 3×3 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0] 5 'conv_2' Convolution 128 3×3×96 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0] 6 'relu_2' ReLU ReLU 7 'maxpool_2' Max Pooling 3×3 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0] 8 'conv_3' Convolution 384 3×3×128 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0] 9 'relu_3' ReLU ReLU 10 'maxpool_3' Max Pooling 3×3 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0] 11 'conv_4' Convolution 128 3×3×384 convolutions with stride [2 2] and padding [0 0 0 0] 12 'relu_4' ReLU ReLU 13 'maxpool_4' Max Pooling 3×3 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0] 14 'fc_1' Fully Connected 2048 fully connected layer 15 'relu_5' ReLU ReLU 16 'dropout_1' Dropout 50% dropout 17 'fc_2' Fully Connected 2048 fully connected layer 18 'relu_6' ReLU ReLU 19 'dropout_2' Dropout 50% dropout 20 'fc_3' Fully Connected 32 fully connected layer 21 'softmax' Softmax softmax 22 'classoutput' Classification Output crossentropyex with 'adidas' and 31 other classes
環境変数の設定
ARM ターゲット ハードウェアで、ARM_COMPUTELIB が設定されていることと、LD_LIBRARY_PATH に ARM Compute Library フォルダーへのパスが含まれていることを確認します。
MATLAB Coder を使用した深層学習の前提条件を参照してください。
関数 logonet_predict
エントリポイント関数 logonet_predict.m
は、イメージ入力を受け取り、LogoNet
MAT ファイルに保存されている深層学習ネットワークを使用して、イメージについて予測を実行します。この関数は LogoNet.mat
から永続ネットワーク変数 logonet にネットワーク オブジェクトを読み込みます。後続の関数の呼び出しでは、永続的なオブジェクトが再利用されます。
type logonet_predict
function out = logonet_predict(in) %#codegen % Copyright 2017-2020 The MathWorks, Inc. persistent logonet; if isempty(logonet) logonet = coder.loadDeepLearningNetwork('LogoNet.mat','logonet'); end out = logonet.predict(in); end
スタティック ライブラリ用のコード生成構成オブジェクトの設定
ARM ベースのデバイスをターゲットにしたコードを生成するときにハードウェア サポート パッケージを使用しない場合は、ライブラリ用の構成オブジェクトを作成します。実行可能プログラム用の構成オブジェクトは作成しないでください。
C++ コードの生成およびコードの生成用の構成オブジェクトのみを設定します。
cfg = coder.config('lib'); cfg.TargetLang = 'C++'; cfg.GenCodeOnly = true;
深層学習コード生成用の構成オブジェクトの設定
coder.ARMNEONConfig
オブジェクトを作成します。ターゲット ARM プロセッサのライブラリ バージョンとアーキテクチャを指定します。たとえば、ターゲット ボードが ARMv8 アーキテクチャと ARM Compute Library Version 19.05 を備えた HiKey/Rock960 ボードであるとします。
dlcfg = coder.DeepLearningConfig('arm-compute'); dlcfg.ArmComputeVersion = '19.05'; dlcfg.ArmArchitecture = 'armv8';
深層学習構成オブジェクトのコード生成構成オブジェクトへの添付
コード生成構成オブジェクトの DeepLearningConfig
プロパティを深層学習構成オブジェクトに設定します。
cfg.DeepLearningConfig = dlcfg;
codegen
を使用したソース C++ コードの生成
codegen -config cfg logonet_predict -args {ones(227, 227, 3, 'single')} -d arm_compute
コードは、ホスト コンピューターにある現在の作業フォルダー内の arm_compute
フォルダーに生成されます。
関数 packNGo
を使用した zip ファイルの生成
関数 packNGo は、すべての関連ファイルを zip 圧縮ファイルにパッケージ化します。
zipFileName = 'arm_compute.zip'; bInfo = load(fullfile('arm_compute','buildInfo.mat')); packNGo(bInfo.buildInfo, {'fileName', zipFileName,'minimalHeaders', false, 'ignoreFileMissing',true});
ターゲット ハードウェアへの生成された zip ファイルのコピー
zip ファイルをコピーしてフォルダーに解凍します。ターゲット ハードウェアから zip ファイルを削除します。
次のコマンドで、置換を行います。
password
をパスワードで置き換えるusername
をユーザー名で置き換えるtargetname
をデバイスの名前で置き換えるtargetloc
をファイルのコピー先フォルダーで置き換える
Linux から zip ファイルをコピーして解凍するには、次のコマンドを実行します。
if isunix, system(['sshpass -p password scp -r ' fullfile(pwd,zipFileName) ' username@targetname:targetloc/']), end if isunix, system('sshpass -p password ssh username@targetname "if [ -d targetloc/arm_compute ]; then rm -rf targetloc/arm_compute; fi"'), end if isunix, system(['sshpass -p password ssh username@targetname "unzip targetloc/' zipFileName ' -d targetloc/arm_compute"']), end if isunix, system(['sshpass -p password ssh username@targetname "rm -rf targetloc' zipFileName '"']), end
Windows から zip ファイルをコピーして解凍するには、次のコマンドを実行します。
if ispc, system(['pscp.exe -pw password -r ' fullfile(pwd,zipFileName) ' username@targetname:targetloc/']), end if ispc, system('plink.exe -l username -pw password targetname "if [ -d targetloc/arm_compute ]; then rm -rf targetloc/arm_compute; fi"'), end if ispc, system(['plink.exe -l username -pw password targetname "unzip targetloc/' zipFileName ' -d targetloc/arm_compute"']), end if ispc, system(['plink.exe -l username -pw password targetname "rm -rf targetloc' zipFileName '"']), end
ターゲット ハードウェアへのサンプル ファイルのコピー
次のサポート ファイルをホスト コンピューターからターゲット ハードウェアにコピーします。
入力イメージ
coderdemo_google.png
ライブラリを生成するための makefile
logonet_predict_rtw.mk
実行可能プログラムをビルドするための makefile
makefile_arm_logo.mk
synset ディクショナリ
synsetWordsLogoDet.txt
次のコマンドで、置換を行います。
password
をパスワードで置き換えるusername
をユーザー名で置き換えるtargetname
をデバイスの名前で置き換えるtargetloc
をファイルのコピー先フォルダーで置き換える
Linux から実行する場合に必要なすべてのファイルをコピーするには、以下のステップを実行します。
if isunix, system('sshpass -p password scp logonet_predict_rtw.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end if isunix, system('sshpass -p password scp coderdemo_google.png username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end if isunix, system('sshpass -p password scp makefile_arm_logo.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end if isunix, system('sshpass -p password scp synsetWordsLogoDet.txt username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
Windows から実行する場合に必要なすべてのファイルをコピーするには、以下のステップを実行します。
if ispc, system('pscp.exe -pw password logonet_predict_rtw.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end if ispc, system('pscp.exe -pw password coderdemo_google.png username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end if ispc, system('pscp.exe -pw password makefile_arm_logo.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end if ispc, system('pscp.exe -pw password synsetWordsLogoDet.txt username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
ターゲット ハードウェアでのライブラリのビルド
ターゲット ハードウェアでライブラリをビルドするには、生成された makefile を ARM ハードウェアで実行します。
環境変数 ARM_COMPUTELIB と LD_LIBRARY_PATH をターゲット ハードウェアで設定していることを確認してください。MATLAB Coder を使用した深層学習の前提条件を参照してください。変数 ARM_ARCH は、ARM アーキテクチャに基づいてコンパイラ フラグを渡すために makefile で使用されます。変数 ARM_VER は、ARM Compute のバージョンに基づいてコードをコンパイルするために makefile で使用されます。ハードウェアの資格情報とパスを、前の節と同様のコマンドで置き換えます。
Linux からライブラリをビルドするには、以下のステップを実行します。
if isunix, system('sshpass -p password scp main_arm_logo.cpp username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end if isunix, system(['sshpass -p password ssh username@targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f logonet_predict_rtw.mk ARM_ARCH=' dlcfg.ArmArchitecture ' ARM_VER=' dlcfg.ArmComputeVersion ' "']), end
Windows からライブラリをビルドするには、以下のステップを実行します。
if ispc, system('pscp.exe -pw password main_arm_logo.cpp username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end if ispc, system(['plink.exe -l username -pw password targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f logonet_predict_rtw.mk ARM_ARCH=' dlcfg.ArmArchitecture ' ARM_VER=' dlcfg.ArmComputeVersion ' "']), end
ターゲット ハードウェアでのライブラリからの実行可能ファイルの作成
ソースのメイン ラッパー ファイルを使用してライブラリをビルドし、実行可能ファイルを作成します。main_arm_logo.cpp
は、関数 logonet_predict
を呼び出す C++ メイン ラッパー ファイルです。
Linux から実行可能ファイルを作成するには、以下のコマンドを実行します。
if isunix, system('sshpass -p password ssh username@targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f makefile_arm_logo.mk targetDirName=targetloc/arm_compute"'), end
Windows から実行可能ファイルを作成するには、以下のコマンドを実行します。
if ispc, system('plink.exe -l username -pw password targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f makefile_arm_logo.mk targetDirName=targetloc/arm_compute"'), end
ターゲット ハードウェアでの実行可能ファイルの実行
Run the executable from Linux using below command.
if isunix, system('sshpass -p password ssh username@targetname "cd targetloc/arm_compute/; ./logonet coderdemo_google.png"'), end
Run the executable from Windows using below command.
if ispc, system('plink.exe -l username -pw password targetname "cd targetloc/arm_compute/; ./logonet coderdemo_google.png"'), end
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参考
cnncodegen
| coder.DeepLearningConfig
| coder.loadDeepLearningNetwork