MATLAB Coder を使用した深層学習コード生成のワークフロー

MATLAB^® Coder™ を使用すると、Intel^® プロセッサまたは ARM^® プロセッサを使用する組み込みプラットフォームをターゲットにして、事前学習済みのニューラル ネットワークから予測用のコードを生成できます。生成されたコードは、高パフォーマンスを適用するために Intel MKL-DNN または ARM Compute Library を呼び出します。

MATLAB Coder を使用して、深層学習ネットワークの汎用 C または C++ コードの生成もできます。このような C または C++ コードは、どのサードパーティ ライブラリにも依存しません。

1. Deep Learning Toolbox™ を使用して、学習済みのネットワークを取得します。ネットワークを構成して学習させるか、事前学習済みのネットワークを使用します。詳細については、以下を参照してください。

   • MATLAB による深層学習 (Deep Learning Toolbox).

   • 事前学習済みの深層ニューラル ネットワーク (Deep Learning Toolbox).

   ネットワークはコード生成でサポートされていなければなりません。コード生成でサポートされているネットワークとレイヤーを参照してください。

2. ネットワーク オブジェクトを学習済みのネットワークから読み込みます。

   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を参照してください。

3. codegen または MATLAB Coder アプリを使用して、学習済みのネットワーク用に C++ コードを生成します。詳細は、以下を参照してください。

   • 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

   • 深層学習ネットワーク向けの汎用 C/C++ コードの生成

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