ドキュメンテーション

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サポートされているネットワークと層

サポートされている事前学習済みのネットワーク

GPU Coder™ は、系列または有向非循環グラフ (DAG) 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN または ConvNets) のコード生成をサポートしています。コード生成でサポートされている層を含む学習済みの畳み込みニューラル ネットワークについて、コードを生成できます。サポートされている層を参照してください。Deep Learning Toolbox™ を使用するか、以下の表に示されているいずれかの事前学習済みのネットワークを使用して、1 つの CPU、1 つの GPU、または複数の GPU 上で畳み込みニューラル ネットワークに学習させ、CUDA® コードを生成することができます。

ネットワークの名前説明cuDNNTensorRT
AlexNet

AlexNet 畳み込みニューラル ネットワーク。事前学習済みの AlexNet モデルについては、alexnet を参照してください。

ありあり
GoogLeNet

GoogLeNet 畳み込みニューラル ネットワーク。事前学習済みの GoogLeNet モデルについては、googlenet を参照してください。

ありあり
Caffe Network

Caffe からの畳み込みニューラル ネットワーク モデル。Caffe からの事前学習済みのネットワークのインポートについては、importCaffeNetwork を参照してください。

ありあり
Inception-v3Inception-v3 畳み込みニューラル ネットワーク。事前学習済みの Inception-v3 モデルについては、inceptionv3 を参照してください。ありあり
ResNet

ResNet-50 および ResNet-101 畳み込みニューラル ネットワーク。事前学習済みの ResNet モデルについては、resnet50 および resnet101 を参照してください。

ありあり
SegNet

マルチクラスのピクセル単位セグメンテーション ネットワーク。詳細については、segnetLayers を参照してください。

ありなし
SqueezeNet

小さい深層ニューラル ネットワーク。事前学習済みの ResNet モデルについては、squeezenet を参照してください。

ありなし
VGG-16

VGG-16 畳み込みニューラル ネットワーク。事前学習済みの VGG-16 モデルについては、vgg16 を参照してください。

ありあり
VGG-19

VGG-19 畳み込みニューラル ネットワーク。事前学習済みの VGG-19 モデルについては、vgg19 を参照してください。

ありあり

サポートされている層

以下の層は、表内で指定されたターゲット深層学習ライブラリについて、GPU Coder によるコード生成でサポートされています。

サポート パッケージ GPU Coder Interface for Deep Learning Libraries をインストールしたら、coder.getDeepLearningLayers を使用して、特定の深層学習ライブラリでサポートされている層の一覧を表示できます。たとえば、coder.getDeepLearningLayers('cudnn') は、NVIDIA® cuDNN ライブラリを使用したコード生成でサポートされる層の一覧を表示します。

層の名前説明cuDNNTensorRT
additionLayer

加算層

ありあり
averagePooling2dLayer

平均プーリング層

ありあり
batchNormalizationLayer

バッチ正規化層

ありあり
classificationLayer

分類出力層の作成

ありあり
clippedReluLayer

クリップされた正規化線形ユニット (ReLU) 層

ありなし
convolution2dLayer

2 次元畳み込み層

ありあり
crop2dLayer

2 次元切り取りを入力に適用する層

ありあり
crossChannelNormalizationLayer

チャネル単位の局所応答正規化層

ありあり
depthConcatenationLayer

深さ連結層

ありあり
dropoutLayer

ドロップアウト層

ありあり
fullyConnectedLayer

全結合層

ありあり
imageInputLayer

イメージ入力層

ありあり
leakyReluLayer

漏洩正規化線形ユニット (ReLU) 層

ありあり
maxPooling2dLayer

最大プーリング層

ありあり
maxUnpooling2dLayer

最大逆プーリング層

ありあり
PixelClassificationLayer

セマンティック セグメンテーションのピクセル分類層の作成

ありあり
regressionLayer

回帰出力層の作成

ありあり
reluLayer

正規化線形ユニット (ReLU) 層

ありあり
softmaxLayer

ソフトマックス層

ありあり
transposedConv2dLayer

2 次元転置畳み込み層の作成

ありあり
YOLOv2OutputLayer

YOLO v2 オブジェクト検出ネットワークの出力層の作成

ありあり
YOLOv2ReorgLayer

YOLO v2 オブジェクト検出ネットワークの再編成層の作成

ありあり
YOLOv2TransformLayer

YOLO v2 オブジェクト検出ネットワークの変換層の作成

ありあり
nnet.keras.layer.FlattenCStyleLayer

C スタイル (行優先) の順序であると仮定して、アクティベーションを 1 次元にフラット化。

ありあり
nnet.keras.layer.GlobalAveragePooling2dLayer

空間データ用のグローバル平均プーリング層。

ありあり
nnet.keras.layer.SigmoidLayer

シグモイド活性化層。

ありあり
nnet.keras.layer.TanhLayer

双曲線正接活性化層。

ありあり
nnet.keras.layer.ZeroPadding2dLayer

2 次元入力のゼロ パディング層。

ありあり

crop2dLayer

参考

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