coder.CuDNNConfig

CUDA 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

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説明

coder.CuDNNConfig オブジェクトには、深層ニューラル ネットワークの CUDA® コード生成に codegen で使用される NVIDIA® cuDNN 固有のパラメーターが含まれています。

coder.CuDNNConfig オブジェクトをコード生成に使用するには、coder.gpuConfig 関数を使用してコード構成オブジェクトを作成し、そのオブジェクトの DeepLearningConfig プロパティを coder.CuDNNConfig オブジェクトに設定します。

作成

ターゲット ライブラリを 'cudnn' に設定して関数 coder.DeepLearningConfig を使用し、cuDNN 構成オブジェクトを作成します。

プロパティ

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自動調整機能を有効または無効にします。自動調整を有効にすると、cuDNN ライブラリで最速の畳み込みアルゴリズムを見つけられるようになります。詳細については、自動調整を有効にするを参照してください。

サポートされている層で推論計算の精度を指定します。詳細については、Data type (cuDNN)を参照してください。

キャリブレーション データを含む MAT ファイルの場所。このオプションは、DataType が 'int8' に設定されている場合にのみ適用できます。詳細については、Data type (cuDNN)を参照してください。

読み取り専用の値。ターゲット ライブラリ名を指定します。

例

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imagePretrainedNetwork 関数を使用して ResNet-50 ネットワークを含む dlnetwork オブジェクトを読み込むエントリポイント関数 resnet_predict を作成します。詳細については、dlarray 用のコード生成を参照してください。 

function out = resnet_predict(in)

dlIn = dlarray(in, 'SSCB');
persistent dlnet;
if isempty(dlnet)
    dlnet = imagePretrainedNetwork('resnet50');
end

dlOut = predict(dlnet, dlIn);
out = extractdata(dlOut);

MEX コード生成用の coder.gpuConfig 構成オブジェクトを作成します。

cfg = coder.gpuConfig('mex');

ターゲット言語を C++ に設定します。 

cfg.TargetLang = 'C++';

coder.CuDNNConfig 深層学習構成オブジェクトを作成し、それを cfg 構成オブジェクトの DeepLearningConfig プロパティに割り当てます。

cfg.DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig(TargetLib = 'cudnn');

関数 codegen の -config オプションを使用して cfg 構成オブジェクトを渡します。関数 codegen は、MATLAB® 関数入力のサイズ、クラス、および実数/複素数を決定しなければなりません。-args オプションを使用して、エントリポイント関数の入力のサイズを指定します。

codegen -args {ones(224,224,3,'single')} -config cfg resnet_predict;

codegen コマンドはすべての生成されたファイルを codegen フォルダーに配置します。このフォルダーには、エントリポイント関数 resnet_predict.cu の CUDA コード、ヘッダー ファイル、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の C++ クラス定義を含むソース ファイル、重みファイル、およびバイアス ファイルが含まれます。

バージョン履歴

R2018b で導入

参考

関数

オブジェクト

トピック