MATLAB アプリケーションからの GPU コードの生成

デスクトップまたは組み込みターゲットに展開するための CUDA^® コードの生成

GPU Coder™ を Deep Learning Toolbox™ と共に使用して、デスクトップまたは組み込みターゲットで実行される CUDA MEX コードまたはスタンドアロン CUDA コードを生成します。CUDA 深層ニューラルネットワークライブラリ (cuDNN)、TensorRT™ 高性能推論ライブラリ、または Mali GPU 向け ARM^® Compute ライブラリを使用する生成済みのスタンドアロン CUDA コードを展開できます。

関数

`codegen`	MATLAB コードから C/C++ コードを生成する
`coder.getDeepLearningLayers`	特定の深層学習ライブラリのコード生成でサポートされる層のリストを取得する
`coder.loadDeepLearningNetwork`	深層学習ネットワークモデルの読み込み
`coder.DeepLearningConfig`	深層学習コード生成構成オブジェクトを作成する

アプリ

GPU Coder

MATLAB コードからの GPU コードの生成

トピック

概要

サポートされるネットワーク、層、クラス (GPU Coder)
コード生成でサポートされるネットワーク、層、クラス
dlarray 用のコード生成 (GPU Coder)
コード生成を目的とした MATLAB コードでの深層学習配列の使用。
cuDNN を使用した深層学習ネットワークのコード生成 (GPU Coder)
cuDNN ライブラリを使用して、事前学習済み畳み込みニューラルネットワークのコードを生成します。
TensorRT を使用した深層学習ネットワークのコード生成 (GPU Coder)
TensorRT ライブラリを使用して、事前学習済み畳み込みニューラルネットワークのコードを生成します。
コード生成後のネットワークパラメーターの更新 (GPU Coder)
深層学習ネットワークパラメーターのコード生成後の更新の実行。

用途

車線検出と車両検出を実行する深層学習 Simulink モデルのコード生成 (GPU Coder)
この例では、車線検出と車両検出を実行する Simulink® モデルから、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して CUDA® アプリケーションを開発する方法を説明します。
変分自己符号化器を使用した NVIDIA GPU での数字イメージの生成 (GPU Coder)
dlnetwork オブジェクトおよび dlarray オブジェクト用の CUDA コード生成。
YOLO v3 深層学習ネットワークを使用したオブジェクト検出用のコード生成
この例では、You Only Look Once (YOLO) v3 オブジェクト検出器用の CUDA® MEX を生成する方法を説明します。
ECG 信号を分類する深層学習 Simulink モデルのコード生成 (GPU Coder)
この例では、強力な信号処理手法と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせて使用して ECG 信号を分類する方法を示します。
深層学習ネットワークのコード生成
この例では、深層学習を使用するイメージ分類用途のコード生成を実行する方法を説明します。
sequence-to-sequence LSTM ネットワーク向けのコード生成
この例では、長短期記憶 (LSTM) ネットワーク用の CUDA® コードを生成する方法を説明します。
ARM Mali GPU での深層学習の予測
この例では、関数 cnncodegen を使用して、ARM® Mali GPU での深層学習を使用するイメージ分類アプリケーションのコードを生成する方法を説明します。
ウェーブレット解析と深層学習を使用した NVIDIA Jetson への信号分類器の展開
ウェーブレットから派生させた特徴を使用して心電図信号を分類するための CUDA 実行可能ファイルの生成および展開。
YOLO v2 を使用したオブジェクト検出のコードの生成
この例では、You Only Look Once (YOLO) v2 オブジェクト検出器用の CUDA® MEX を生成する方法を説明します。
GPU Coder により最適化された車線検出
この例では、NVIDIA® GPU で実行される、深層学習を使用した車線検出アプリケーションを開発する方法を説明します。
NVIDIA TensorRT ライブラリを使用した深層学習での予測
この例では、NVIDIA® TensorRT™ ライブラリを使用して深層学習アプリケーションのコードを生成する方法を示します。
交通標識の検出と認識
この例では、深層学習を使用する交通標識の検出および認識用途の CUDA® MEX コードを生成する方法を説明します。
ロゴ認識ネットワーク
この例では、深層学習を使用するロゴ分類用途のコード生成を説明します。
ノイズ除去深層ニューラルネットワークのコード生成
この例では、ノイズ除去畳み込みニューラルネットワーク (DnCNN [1]) を使用して、MATLAB® コードから CUDA® MEX を生成し、グレースケールイメージのノイズを除去する方法を説明します。
セマンティックセグメンテーションネットワークのコード生成
この例では、深層学習を使用するイメージセグメンテーション用途のコード生成を説明します。
セマンティックセグメンテーション用の完全畳み込みネットワークの学習と展開
この例では、GPU Coder™ を使用した NVIDIA® GPU での完全畳み込みセマンティックセグメンテーションネットワークの学習および展開について説明します。
U-net を使用するセマンティックセグメンテーションネットワークのコード生成
この例では、深層学習を使用するイメージセグメンテーション用途のコード生成を説明します。
YOLO v4 深層学習を使用したオブジェクト検出用のコード生成
カスタム層を使用した You Only Look Once (YOLO) v4 オブジェクト検出器用のスタンドアロン CUDA® 実行可能ファイルを生成する。Tiny YOLO v4 ネットワークは、ネットワーク層を少なくした YOLO v4 ネットワークの軽量バージョンです。特徴ピラミッドネットワークをネックとして使用し、2 つの YOLO v4 検出ヘッドを備えています。ネットワークは、COCO データセットで学習させました。YOLO v4 オブジェクト検出ネットワークの詳細については、「Getting Started with YOLO v4」および「Detect objects using YOLO v4 object detector」を参照してください。