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coder.MklDNNConfig

Intel 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

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説明

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

コード生成に coder.MklDNNConfig オブジェクトを使用するには、これを、codegen に渡すコード生成構成オブジェクトの DeepLearningConfig プロパティに割り当てます。

作成

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

プロパティ

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ターゲット ライブラリ名。文字ベクトルとして指定します。

例

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関数 coder.loadDeepLearningNetwork を使用して resnet50 (Deep Learning Toolbox) SeriesNetwork 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。

function out = resnet_predict(in)

persistent mynet;
if isempty(mynet)
    mynet = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet50', 'myresnet');
end

out = predict(mynet,in);

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

cfg = coder.config('mex');

ターゲット言語を C++ に設定します。 

cfg.TargetLang = 'C++';

coder.MklDNNConfig 深層学習構成オブジェクトを作成します。これを 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('mkldnn');

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.cpp の C++ コード、ヘッダー ファイル、ニューラル ネットワークの 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

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トピック