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analyzeNetworkForCodegen
説明
___ = analyzeNetworkForCodegen(___,
は、1 つ以上の Name,Value
)Name,Value
ペアの引数で指定されたオプションを使用して、コード生成のために深層学習ネットワーク net
を解析します。
例
この例では次を使用します。
- Deep Learning ToolboxDeep Learning Toolbox
- Deep Learning Toolbox Model for MobileNet-v2 NetworkDeep Learning Toolbox Model for MobileNet-v2 Network
- GPU Coder Interface for Deep LearningGPU Coder Interface for Deep Learning
- MATLAB Coder Interface for Deep LearningMATLAB Coder Interface for Deep Learning
この例では、関数 analyzeNetworkForCodegen
を使用して、MobileNet-v2 ネットワークのコード生成互換性をチェックする方法を示します。
関数 analyzeNetworkForCodegen
を使用して、CPU および GPU のさまざまな深層学習ライブラリ ターゲットを対象とする場合について、ネットワークと層の互換性の問題を判定できます。
MobileNet-v2 サポート パッケージのダウンロード
この例では、"Deep Learning Toolbox™ Model for MobileNet-v2 Network" サポート パッケージから入手できる MobileNet-v2 の事前学習済みバージョンを使用します。
MobileNet-v2 は、深さが 53 層の畳み込みニューラル ネットワークです。ネットワークの事前学習済みバージョンは、ImageNet データベースからの 100 万個を超えるイメージで学習させています。事前学習済みネットワークのイメージ入力サイズは 224×224 で、イメージを 1000 個のオブジェクト カテゴリ (キーボード、マウス、鉛筆、多くの動物など) に分類できます。
mobilenetv2 = imagePretrainedNetwork('mobilenetv2')
mobilenetv2 = dlnetwork with properties: Layers: [153×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [162×2 table] Learnables: [210×3 table] State: [104×3 table] InputNames: {'input_1'} OutputNames: {'Logits_softmax'} Initialized: 1 View summary with summary.
Deep Learning Toolbox Model for MobileNet-v2 Network サポート パッケージがインストールされていない場合、この関数は、必要なサポート パッケージへのリンクをアドオン エクスプローラーに表示します。サポート パッケージをインストールするには、リンクをクリックして、[インストール] をクリックします。
コード生成のためのネットワークの解析
解析するターゲット ライブラリを指定し、mobilenetv2
に対して関数 analyzeNetworkForCodegen
を実行します。関数 analyzeNetworkForCodegen
には、"MATLAB® Coder™ Interface for Deep Learning" および "GPU Coder™ Interface for Deep Learning" サポート パッケージが必要です。必要なサポート パッケージをインストールするには、アドオン エクスプローラーを使用します。
targetLibraries = ["none","cudnn","tensorrt","mkldnn","arm-compute",... "arm-compute-mali","cmsis-nn"]; S = analyzeNetworkForCodegen(mobilenetv2,TargetLibrary = targetLibraries);
Supported LayerDiagnostics _________ _______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ none "Yes" "" cudnn "Yes" "" tensorrt "Yes" "" mkldnn "Yes" "" arm-compute "Yes" "" arm-compute-mali "Yes" "" cmsis-nn "No" "Found 6 unsupported layer types. View incompatible layer types."
CMSIS-NN ターゲットの解析結果にアクセスするには、次のコマンドを使用します。
disp(S(7))
TargetLibrary: 'cmsis-nn' Supported: 0 NetworkDiagnostics: [0×0 table] LayerDiagnostics: [150×3 table] IncompatibleLayerTypes: [6×1 string]
CMSIS-NN コード生成でサポートされていない層タイプを表示します。
S(7).IncompatibleLayerTypes
ans = 6×1 string
"AdditionLayer"
"BatchNormalizationLayer"
"ClippedReLULayer"
"Convolution2DLayer"
"GlobalAveragePooling2DLayer"
"GroupedConvolution2DLayer"
入力引数
コード生成のために解析するネットワーク。ネットワークは、カスタム学習ループまたはカスタム枝刈りループのための dlnetwork
オブジェクト、SeriesNetwork
オブジェクト、または DAGNetwork
オブジェクトにすることができます。
名前と値の引数
オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN
として指定します。ここで、Name
は引数名で、Value
は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。
例: resultStruct = analyzeNetworkForCodegen(imagePretrainedNetwork("mobilenetv2"), TargetLibrary = ["none", "mkldnn"]);
深層学習コード生成用のターゲット ライブラリ。次の表のいずれかの値を指定します。
値 | 説明 |
---|---|
"none" | サードパーティ ライブラリを使用しないコードの生成用。 |
"arm-compute" | ARM® Compute Library を使用するコードの生成用。 |
"mkldnn" | Intel® Math Kernel Library for Deep Neural Networks (Intel MKL-DNN) を使用するコードの生成用。 |
"cmsis-nn" | Common Microcontroller Software Interface Standard - Neural Network (CMSIS-NN) ライブラリ。 MATLAB® Coder™ Interface for Deep Learning が必要です。 |
"cudnn" | CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) を使用するコードの生成用。 このオプションには GPU Coder™ が必要です。 |
"tensorrt" | NVIDIA® TensorRT (高性能な深層学習用推論オプティマイザーおよびランタイム ライブラリ) を利用するコードの生成用。 このオプションには GPU Coder が必要です。 |
レポートの表示を抑制するためのスカラーの boolean
値。既定では、関数は詳細モードで解析を表示します。
出力引数
深層学習ネットワークのコード生成互換性チェックの結果。1
行 N
列の構造体として返されます。ここで、N
はチェックするターゲット ライブラリの数です。
バージョン履歴
R2022b で導入
MATLAB Command
You clicked a link that corresponds to this MATLAB command:
Run the command by entering it in the MATLAB Command Window. Web browsers do not support MATLAB commands.
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