コード生成のための事前学習済みネットワークの読み込み

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事前学習済みの畳み込みニューラルネットワーク (CNN) のためのコードを生成できます。コードジェネレーターにネットワークを提供するには、SeriesNetwork または DAGNetwork オブジェクトを学習済みネットワークから読み込みます。

`coder.loadDeepLearningNetwork` を使用したネットワークの読み込み

coder.loadDeepLearningNetwork を使用して、コード生成でサポートされているネットワークからネットワークオブジェクトを読み込むことができます。ネットワークを MAT ファイルから指定できます。MAT ファイルは読み込まれるネットワークのみを含んでいなければなりません。

たとえば、関数 trainNetwork を使用して myNet という学習済みのネットワークオブジェクトを作成するとします。次に save を入力してワークスペースを保存します。これによって、そのネットワークオブジェクトを含む matlab.mat というファイルが作成されます。ネットワークオブジェクト myNet を読み込むには、次のように入力します。

net = coder.loadDeepLearningNetwork('matlab.mat');

事前学習済みの SeriesNetwork または DAGNetwork オブジェクトを返す関数の名前を提供することで、ネットワークの指定もできます。以下に例を示します。

たとえば、次のように入力してネットワークオブジェクトを読み込みます。

net = coder.loadDeepLearningNetwork('googlenet');

前述のリストにある Deep Learning Toolbox™ 関数には、関数のサポートパッケージをインストールする必要があります。事前学習済みの深層ニューラルネットワーク (Deep Learning Toolbox)を参照してください。

コード生成のためのネットワークオブジェクトの指定

codegen またはアプリを使用してコードを生成する場合、coder.loadDeepLearningNetwork を使用してエントリポイント関数の内部にネットワークオブジェクトを読み込みます。以下に例を示します。

function out = googlenet_predict(in) %#codegen

persistent mynet;

if isempty(mynet)
    mynet = coder.loadDeepLearningNetwork('googlenet');
end
out = predict(mynet,in);

alexnet、inceptionv3、googlenet、および resnet といった一部のサポートパッケージ関数に対して、サポートパッケージ関数を直接指定することができます (たとえば mynet = googlenet と記述する)。

次に、エントリポイント関数のコードを生成します。以下に例を示します。

cfg = coder.config('mex');
cfg.TargetLang = 'C++';
cfg.DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig('mkldnn'); 
codegen -args {ones(224,224,3,'single')} -config cfg googlenet_predict

cnncodegen を使用してコードを生成する場合、ネットワークオブジェクトを MATLAB^® ワークスペースで読み込みます。次に、このオブジェクトを cnncodegen に渡します。以下に例を示します。

net = squeezenet;
cnncodegen(net,'targetlib','arm-compute');

参考