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、事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) 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。
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。
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。
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。以下を参照してください。
関連するトピック
- MATLAB による深層学習 (Deep Learning Toolbox)
- 畳み込みニューラル ネットワークについて (Deep Learning Toolbox)
- MATLAB Coder を使用した深層学習の前提条件
- 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
- Intel ターゲットにおける異なるバッチ サイズの深層学習コードの生成
- 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
- ARM ターゲットでの深層学習用のコード生成
- codegen を使用した ARM Compute による深層学習の予測
- 深層学習ネットワーク向けの汎用 C/C++ コードの生成
- GPU Coder を使用した深層学習 (GPU Coder)