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GPU Coder を使用した深層学習

深層学習ニューラル ネットワークの CUDA® コードを生成する

"深層学習" とは、人間が生まれながらに身に付けている、経験から学ぶという行動をするようにコンピューターに学習させる機械学習の一分野です。この学習アルゴリズムは、事前に定義された方程式をモデルとして使用するのではなく、計算法を使用して情報をデータから直接 "学習" します。深層学習は畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して、有用なデータの表現をイメージから直接学習します。ニューラル ネットワークとは、複数の非線形処理層の組み合わせであり、生物の神経系からヒントを得た並列実行するシンプルな要素を使用します。深層学習モデルの学習は、ラベル付けされた大規模なデータセットと、通常は複数の畳み込み層を含む多くの層から成るニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用して行います。

GPU Coder™ を Deep Learning Toolbox™ と共に使用してコードを生成し、NVIDIA® GPU プロセッサまたは ARM® GPU プロセッサを使用する複数の組み込みプラットフォームに CNN を展開できます。Deep Learning Toolbox には、深層ニューラル ネットワークの層の作成と相互結合を行うためのシンプルな MATLAB® コマンドが用意されています。ニューラル ネットワーク、深層学習、または高度なコンピューター ビジョン アルゴリズムに関する専門知識がなくても、イメージ認識や運転者支援アプリケーションなどの事前学習済みネットワークと例を利用できるため、GPU Coder を使用して簡単に深層学習を行うことができます。

アプリ

GPU CoderMATLAB コードからの GPU コードの生成
Check GPU InstallGPU コード生成環境の検証と設定

関数

codegenMATLAB コードから C/C++ コードを生成する
cnncodegen系列ネットワークまたは DAG ネットワークのコードの生成とスタティック ライブラリのビルド
coder.loadDeepLearningNetwork深層学習ネットワーク モデルの読み込み
coder.DeepLearningConfig深層学習のコード生成構成オブジェクトの作成
coder.MklDNNConfigIntel Math Kernel Library for Deep Neural Networks による深層学習コード生成を構成するためのパラメーター
coder.CuDNNConfigCUDA Deep Neural Network library による深層学習コード生成を構成するためのパラメーター
coder.TensorRTConfigNVIDIA TensorRT ライブラリによる深層学習コード生成を構成するためのパラメーター
coder.getDeepLearningLayers指定した深層学習ライブラリのコード生成でサポートされる畳み込みニューラル ネットワーク層の取得
gpucoderexamples製品の例

オブジェクト

coder.gpuConfigGPU Coder を使用した MATLAB コードからの CUDA コード生成用の構成パラメーター
coder.gpuEnvConfigGPU コード生成環境チェックを実行するために coder.checkGpuInstall に渡されるパラメーターが含まれる構成オブジェクトの作成

基礎

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

畳み込みニューラル ネットワークを使用して分類や回帰を行う MATLAB の深層学習機能を確認します。これには、事前学習済みのネットワークと転移学習のほか、GPU、CPU、クラスター、およびクラウドでの学習が含まれます。

畳み込みニューラル ネットワークについて (Deep Learning Toolbox)

畳み込みニューラル ネットワークと MATLAB によるその動作の概要。

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

分類、転移学習、特徴抽出用の事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワークのダウンロード方法と使用方法を学習します。

学習

イメージを使用した深層学習 (Deep Learning Toolbox)

畳み込みニューラル ネットワークのゼロからの学習、または事前学習済みのネットワークを使用した新しいタスクの高速学習

GPU への展開

ワークフロー

畳み込みニューラル ネットワークの CUDA コード生成ワークフローの概要。

サポートされているネットワークと層

コード生成でサポートされているネットワークと層。

生成された CNN クラス階層

生成された CNN クラスとそのメソッドのアーキテクチャ。

コード生成用の事前学習済みのネットワークの読み込み

コード生成用に SeriesNetwork または DAGNetwork オブジェクトを作成する。

cuDNN を使用した深層学習ネットワークのコード生成

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

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。

ARM Mali GPU をターゲットとする深層学習ネットワークのコード生成

ARM Mali GPU プロセッサをターゲットとする深層学習ネットワークからの予測のための C++ コードを生成します。

深層学習におけるデータ レイアウトの考慮事項

main 関数の例のオーサリングに関する基本的なデータ レイアウトの考慮事項。

関連情報

注目の例