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ARM ターゲットでの深層学習用のコード生成

この例では、ハードウェア サポート パッケージを使用せずに、ARM® ベースのデバイス上で予測のためのコードを生成して展開する方法を説明します。

ARM Compute Library とハードウェア サポート パッケージを使用して予測用のコードを生成する場合、codegen はホスト コンピューターでコードを生成し、生成されたファイルをターゲット ハードウェアにコピーして、ターゲット ハードウェアで実行可能ファイルをビルドします。ハードウェア サポート パッケージを使用しない場合、codegen はホスト コンピューター上でコードを生成します。コマンドを実行してファイルをコピーし、ターゲット ハードウェアで実行可能プログラムをビルドしなければなりません。

この例では関数 packNGo を使用して、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。この例を使用して、ハードウェア サポート パッケージをもたない ARM NEON ターゲットに packNGo を使って生成コードを展開する方法を学習します。

必要条件

  • NEON 拡張をサポートする ARM プロセッサ

  • ARM Compute Library (ターゲット ARM ハードウェア上)

  • Open Source Computer Vision Library (Open CV)

  • コンパイラおよびライブラリの環境変数

  • MATLAB® Coder™

  • MATLAB Coder Interface for Deep Learning サポート パッケージ

  • Deep Learning Toolbox™

この例で使用されている 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。サポートされるライブラリのバージョン、および環境変数の設定の詳細については、MATLAB Coder を使用した深層学習の前提条件 (MATLAB Coder)を参照してください。

この例は MATLAB Online ではサポートされていません。

関数 squeezenet_predict

この例では、DAG ネットワーク SqueezeNet を使用して、ARM Compute Library を使用したイメージ分類を示します。MATLAB 用の事前学習済みの SqueezeNet は、Deep Learning Toolbox に含まれています。関数 squeezenet_predict は、SqueezeNet ネットワークを永続ネットワーク オブジェクトに読み込みます。それ以降、この関数を呼び出すと、永続オブジェクトが再利用されます。

type squeezenet_predict
% Copyright 2018 The MathWorks, Inc.

function out = squeezenet_predict(in) 
%#codegen

% A persistent object mynet is used to load the DAG network object.
% At the first call to this function, the persistent object is constructed and
% set up. When the function is called subsequent times, the same object is reused 
% to call predict on inputs, avoiding reconstructing and reloading the
% network object.

persistent mynet;
if isempty(mynet)
       mynet = coder.loadDeepLearningNetwork('squeezenet','squeezenet');
end

out = mynet.predict(in);

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

ハードウェア サポート パッケージを使用せずに ARM ベースのデバイス向けのコードを生成する場合、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ません。

C++ コードの生成のみを行うための構成オブジェクトを設定します。

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 バージョン 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';

コード生成構成オブジェクトへの深層学習構成オブジェクトの追加

コード生成構成オブジェクトの DeepLearningConfig プロパティに、深層学習構成オブジェクトを設定します。

cfg.DeepLearningConfig = dlcfg;

codegen を使用した C++ ソース コードの生成

codegen -config cfg squeezenet_predict -args {ones(227, 227, 3, 'single')} -d arm_compute

コードは、ホスト コンピューターの現在の作業フォルダーにある 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});

コードは zip ファイルとして生成されます。

生成された zip ファイルのターゲット ハードウェアへのコピー

zip ファイルをフォルダーにコピーして解凍し、ハードウェアから zip ファイルを削除します。

以下のコマンドで、次を置き換えます。

  • password: 自分のパスワード

  • username: 自分のユーザー名

  • targetname: 自分のデバイスの名前

  • targetloc: ファイルの保存先フォルダー

Linux から zip ファイルをコピーして解凍するには、以下の手順を実行します。

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、以下の手順を実行します。

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

サンプル ファイルのターゲット ハードウェアへのコピー

以下のサポート 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 (coffeemug.png)

  • ライブラリを生成するための makefile (squeezenet_predict_rtw.mk)

  • 実行可能プログラムをビルドするための makefile (makefile_squeezenet_arm_generic.mk)

  • synset ディクショナリ (synsetWords.txt)

以下のコマンドで、次を置き換えます。

  • password: 自分のパスワード

  • username: 自分のユーザー名

  • targetname: 自分のデバイスの名前

  • targetloc: ファイルの保存先フォルダー

Linux から実行する場合、以下の手順を実行して必要なファイルをすべてコピーします。

if isunix, system('sshpass -p password scp squeezenet_predict_rtw.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if isunix, system('sshpass -p password scp coffeemug.png username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if isunix, system('sshpass -p password scp makefile_squeezenet_arm_generic.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if isunix, system('sshpass -p password scp synsetWords.txt username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end

Windows から実行する場合、以下の手順を実行して必要なファイルをすべてコピーします。

if ispc, system('pscp.exe -pw password squeezenet_predict_rtw.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if ispc, system('pscp.exe -pw password coffeemug.png username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if ispc, system('pscp.exe -pw password makefile_squeezenet_arm_generic.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if ispc, system('pscp.exe -pw password synsetWords.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。

ターゲット ハードウェアで環境変数 ARM_COMPUTELIB と LD_LIBRARY_PATH が設定さ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 (MATLAB Coder)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上記の手順と同様に置き換えます。

Linux からライブラリをビルドするには、以下の手順を実行します。

if isunix, system('sshpass -p password scp main_squeezenet_arm_generic.cpp username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if isunix, system(['sshpass -p password ssh username@targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f squeezenet_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、以下の手順を実行します。

if ispc, system('pscp.exe -pw password main_squeezenet_arm_generic.cpp username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if ispc, system(['plink.exe -l username -pw password targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f squeezenet_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を作成

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_squeezenet_arm_generic.cpp は、関数 squeezenet_predict を呼び出して実行可能ファイルを作成する 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_squeezenet_arm_generic.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_squeezenet_arm_generic.mk targetDirName=targetloc/arm_compute"'), end

ターゲット ハードウェア上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/; ./squeezenet coffeemug.png"'), end
Run the executable from Windows using below command.
if ispc, system('plink.exe -l username -pw password targetname "cd targetloc/arm_compute/; ./squeezenet coffeemug.png"'), end
Top 5 Predictions:
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88.299% coffee mug
7.309% cup
1.098% candle
0.634% paper towel
0.591% water jug