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サポートされる関数

MATLAB^® コードから呼び出す MATLAB 組み込み関数およびツールボックス関数のサブセットについて CUDA^® コードを生成できます。次の表に、これらの関数をアルファベット順に示しています。これらの関数の一部には、特に Image Processing Toolbox™ の関数には、他の関数の呼び出しが含まれています。GPU Coder™ は、親関数が依存するすべてのループおよび関数の CUDA カーネルを作成するわけではありません。ただし、GPU Coder は、GPU にマッピングできないセクションについては C/C++ コードを生成します。この一覧に含まれている関数について生成されたコードの結果は、その MATLAB の対応する結果と (許容範囲内において) 数値的に等価になります。CPU と GPU の数値の差を参照してください。

部分的にサポートされる関数については、部分的にサポートされている関数を参照してください。

Name	Product	使用上の注意事項および制限事項
abs	MATLAB
accumneg	Fixed-Point Designer™
accumpos	Fixed-Point Designer
acos	MATLAB
acosd	MATLAB
acosh	MATLAB
acot	MATLAB
acotd	MATLAB
activations	Deep Learning Toolbox™	入力 X を可変サイズにすることはできません。サイズはコード生成時に固定しなければなりません。 引数 layer は定数でなければなりません。 名前と値のペアの引数 'OutputAs' のみがサポートされます。値は 'channels' でなければなりません。
affine2d	Image Processing Toolbox
alexnet	Deep Learning Toolbox	コード生成の場合、構文 net = alexnet を使用するか、関数 alexnet を coder.loadDeepLearningNetwork に渡すことによって、ネットワークを読み込むことができます。次に例を示します。net = coder.loadDeepLearningNetwork('alexnet')
and	MATLAB
angle	MATLAB
asin	MATLAB
asind	MATLAB
asinh	MATLAB
atan	MATLAB
atan2	MATLAB
atan2d	MATLAB
atand	MATLAB
atanh	MATLAB
bin2dec	MATLAB
bitand	MATLAB
bitcmp	MATLAB
bitget	MATLAB
bitor	MATLAB
bitrevorder	Signal Processing Toolbox™
bitset	MATLAB
bitshift	MATLAB
bitsll	Fixed-Point Designer
bitsra	Fixed-Point Designer
bitsrl	Fixed-Point Designer
bitxor	MATLAB
blkdiag	MATLAB
bsxfun	MATLAB
bwareaopen	Image Processing Toolbox
bwboundaries	Image Processing Toolbox
bwconncomp	Image Processing Toolbox
bwdist	Image Processing Toolbox
bweuler	Image Processing Toolbox
bwlabel	Image Processing Toolbox
bwlookup	Image Processing Toolbox
bwmorph	Image Processing Toolbox
bwperim	Image Processing Toolbox
bwselect	Image Processing Toolbox
bwtraceboundary	Image Processing Toolbox
bwunpack	Image Processing Toolbox
cart2pol	MATLAB
cast	MATLAB
ceil	MATLAB
chol	MATLAB
classUnderlying	MATLAB
compan	MATLAB
complex	MATLAB
conj	MATLAB
conndef	Image Processing Toolbox
conv	MATLAB
conv2	MATLAB
cos	MATLAB
cosh	MATLAB
cot	MATLAB
coth	MATLAB
cross	MATLAB
csc	MATLAB
csch	MATLAB
ctranspose	MATLAB
cwt	Wavelet Toolbox™	timetable 入力信号はサポートされません。 すべての入力を定数にして、コンパイル時に指定しなければなりません。 解析 Morse ('morse') ウェーブレットと解析 Morlet ('amor') ウェーブレットのみサポートされます。 次の入力引数はサポートされていません。サンプリング周期 (ts)、名前と値のペア PeriodLimits、名前と値のペア NumOctave、名前と値のペア FilterBank。 スケーリング係数出力およびフィルター バンク出力はサポートされません。 プロットはサポートされません。
cummax	MATLAB
cummin	MATLAB
cumprod	MATLAB
cumsum	MATLAB
DAGNetwork	Deep Learning Toolbox	オブジェクト関数 activations および predict のみがサポートされます。 コード生成用の DAGNetwork オブジェクトを作成するには、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を参照してください。
deg2rad	MATLAB
del2	MATLAB
demosaic	Image Processing Toolbox
det	MATLAB
diag	MATLAB
double	MATLAB
edge	Image Processing Toolbox
exp	MATLAB
eye	MATLAB
factorial	MATLAB
fft	MATLAB
fft2	MATLAB
fftn	MATLAB
fitgeotrans	Image Processing Toolbox
fix	MATLAB
floor	MATLAB
fspecial	Image Processing Toolbox
gather	MATLAB
ge	MATLAB
getrangefromclass	Image Processing Toolbox
googlenet	Deep Learning Toolbox	コード生成の場合、構文 net = googlenet を使用するか、関数 googlenet を coder.loadDeepLearningNetwork に渡すことによって、ネットワークを読み込むことができます。次に例を示します。net = coder.loadDeepLearningNetwork('googlenet')
gt	MATLAB
hough	Image Processing Toolbox
houghlines	Image Processing Toolbox
houghpeaks	Image Processing Toolbox
hsv2rgb	MATLAB
hypot	MATLAB
im2double	MATLAB
im2int16	Image Processing Toolbox
im2single	Image Processing Toolbox
im2uint8	Image Processing Toolbox
imabsdiff	Image Processing Toolbox
imadjust	Image Processing Toolbox
imag	MATLAB
imboxfilt	Image Processing Toolbox
imcomplement	Image Processing Toolbox
imcrop	Image Processing Toolbox
imdilate	Image Processing Toolbox	入力イメージ IM は 2 次元または 3 次元でなければなりません。 パックされたバイナリ入力イメージ (PACKOPT 構文) はサポートされません。 チャネル数が 3 つよりも多い 3 次元イメージの場合、C/C++ コードのみ生成されます。 CUDA コードは、1 次元または 2 次元の構造化要素についてのみ生成されます。構造化要素が 3 次元の場合、C/C++ コードが生成されます。3 次元を超える構造化要素ではコード生成はサポートされません。 フラットでない構造化要素では、C/C++ コードのみ生成されます。
imerode	Image Processing Toolbox
imfilter	Image Processing Toolbox	CUDA ツールキット v9.0 では、NVIDIA® 最適化のバグが原因で、生成コードと MATLAB の結果間で数値の不一致が発生します。回避方法として、コードを生成する前に次のフラグを構成オブジェクト (cfg) に渡すことで最適化をオフにします。 cfg.GpuConfig.CompilerFlags = ‘-Xptxas -O0’ NVIDIA は、CUDA ツールキット v9.1 でこのバグを修正すると予想されます。
imgaussfilt	Image Processing Toolbox
imgradient3	Image Processing Toolbox
imgradientxyz	Image Processing Toolbox
imhist	Image Processing Toolbox
imhmax	Image Processing Toolbox
immse	Image Processing Toolbox
imopen	Image Processing Toolbox
imoverlay	Image Processing Toolbox
impyramid	Image Processing Toolbox
imquantize	Image Processing Toolbox
imread	Image Processing Toolbox
imresize	Image Processing Toolbox	'Colormap' および 'Dither' の名前と値のペアの引数はサポートされません。 インデックス付きイメージはサポートされません。 カスタム内挿カーネルはサポートされません。 特定の内挿カーネルでは、MATLAB と生成コードの結果間で小さな数値の不一致が発生する場合があります。
imtophat	Image Processing Toolbox
imwarp	Image Processing Toolbox	幾何学的変換オブジェクト入力 tform は affine2d または projective2d オブジェクトであり、定数でなければなりません。 空間参照情報出力 RB はサポートされません。
int8、int16、int32、int64	MATLAB
integralBoxFilter	Image Processing Toolbox
intlut	Image Processing Toolbox
isaUnderlying	MATLAB
isequal	MATLAB
isfloat	MATLAB
isinteger	MATLAB
islogical	MATLAB
ismatrix	MATLAB
isnumeric	MATLAB
isreal	MATLAB
isrow	MATLAB
issparse	MATLAB
issymmetric	MATLAB
istril	MATLAB
istriu	MATLAB
isvector	MATLAB
kron	MATLAB
lab2rgb	Image Processing Toolbox
label2idx	Image Processing Toolbox
ldivide	MATLAB
le	MATLAB
length	MATLAB
linsolve	MATLAB
log	MATLAB
log10	MATLAB
log1p	MATLAB
logical	MATLAB
lt	MATLAB
lu	MATLAB
matchFeatures	Computer Vision Toolbox™	CUDA コードは exhaustive マッチング法でのみ生成されます。Approximate メソッドが選択されている場合、GPU Coder は警告を発行し、この関数の C/C++ コードを生成します。
mean	MATLAB
mean2	Image Processing Toolbox
meshgrid	MATLAB
minus	MATLAB
mldivide	MATLAB
mpower	MATLAB
mrdivide	MATLAB
mtimes	MATLAB
multithresh	Image Processing Toolbox
NaN または nan	MATLAB
ne	MATLAB
nextpow2	MATLAB
nnz	MATLAB
numel	MATLAB
ones	MATLAB
ordfilt2	Image Processing Toolbox	GPU コード生成では、入力が範囲内にある必要ことが必要です。入力が可変次元の場合、ソフトウェアは C コードを生成します。 フィルター処理の近傍を定義する domain 値が 11x11 よりも大きいサイズである場合、生成された GPU コードは最適化されていません。 パフォーマンスを向上させるために、gpuConfig オブジェクトの StackLimitPerThread オプションを Inf に設定することを検討してください。
otsuthresh	Image Processing Toolbox
padarray	Image Processing Toolbox
pdist	Statistics and Machine Learning Toolbox™	最適化された CUDA コードでサポートされる距離の入力引数値 (Distance) は、'euclidean'、'squaredeuclidean'、'seuclidean'、'cityblock'、'minkowski'、'chebychev'、'cosine'、'correlation'、'hamming'、および 'jaccard' です。 Distance はカスタム距離関数にすることはできません。 Distance はコンパイル時の定数でなければなりません。
pdist2	Statistics and Machine Learning Toolbox	最適化された CUDA コードでサポートされる距離の入力引数値 (Distance) は、'euclidean'、'squaredeuclidean'、'seuclidean'、'cityblock'、'minkowski'、'chebychev'、'cosine'、'correlation'、'hamming'、および 'jaccard' です。 Distance はカスタム距離関数にすることはできません。 Distance はコンパイル時の定数でなければなりません。 名前と値のペアの引数に含まれる名前はコンパイル時の定数でなければなりません。 数値の精度のため、生成されたコードにおける同順位の距離の並べ替え順序は MATLAB における順序と異なる可能性があります。
plus	MATLAB
pol2cart	MATLAB
polyint	MATLAB
pow2	Fixed-Point Designer
power	MATLAB
predict	Deep Learning Toolbox	構文 YPred = predict(net,X) のみがサポートされます。 入力 X を可変サイズにすることはできません。サイズはコード生成時に固定しなければなりません。
prod	MATLAB
projective2d	Image Processing Toolbox
psnr	Image Processing Toolbox
qr	MATLAB
rad2deg	MATLAB
rank	MATLAB
rcond	MATLAB
rdivide	MATLAB
real	MATLAB
reallog	MATLAB
realsqrt	MATLAB
rectint	MATLAB
repelem	MATLAB
repmat	MATLAB
reshape	MATLAB
resnet50	Deep Learning Toolbox	コード生成の場合、構文 net = resnet50 を使用するか、関数 resnet50 を coder.loadDeepLearningNetwork に渡すことによって、ネットワークを読み込むことができます。次に例を示します。net = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet50')
resnet101	Deep Learning Toolbox	コード生成の場合、構文 net = resnet101 を使用するか、関数 resnet101 を coder.loadDeepLearningNetwork に渡すことによって、ネットワークを読み込むことができます。次に例を示します。net = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet101')
rgb2gray	MATLAB
rgb2hsv	MATLAB
rgb2lab	Image Processing Toolbox
rgb2ycbcr	Image Processing Toolbox
rot90	MATLAB
round	MATLAB
sec	MATLAB
sech	MATLAB
SeriesNetwork	Deep Learning Toolbox	オブジェクト関数 activations および predict のみがサポートされます。 コード生成用の SeriesNetwork オブジェクトを作成するには、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を参照してください。
sin	MATLAB
single	MATLAB
sinh	MATLAB
size	MATLAB
sortrows	MATLAB
sph2cart	MATLAB
sqrt	MATLAB
squeeze	MATLAB
squeezenet	Deep Learning Toolbox	コード生成の場合、構文 net = squeezenet を使用するか、関数 squeezenet を coder.loadDeepLearningNetwork に渡すことによって、ネットワークを読み込むことができます。次に例を示します。net = coder.loadDeepLearningNetwork('squeezenet')
std	MATLAB
stretchlim	Image Processing Toolbox
sub2ind	MATLAB
subsasgn	Fixed-Point Designer
subsindex	MATLAB
subsref	Fixed-Point Designer
sum	MATLAB
superpixels	Image Processing Toolbox
svd	MATLAB
swapbytes	MATLAB
tan	MATLAB
tanh	MATLAB
times	MATLAB
trace	MATLAB
transpose	MATLAB
tril	MATLAB
triu	MATLAB
true	MATLAB
typecast	MATLAB
uint8、uint16、uint32、uint64	MATLAB
uminus	MATLAB
unetLayers	Computer Vision Toolbox
uplus	MATLAB
vander	MATLAB
var	MATLAB
vertcat	Fixed-Point Designer
vgg16	Deep Learning Toolbox	コード生成の場合、構文 net = vgg16 を使用するか、関数 vgg16 を coder.loadDeepLearningNetwork に渡すことによって、ネットワークを読み込むことができます。次に例を示します。net = coder.loadDeepLearningNetwork('vgg16')
vgg19	Deep Learning Toolbox	コード生成の場合、構文 net = vgg19 を使用するか、関数 vgg19 を coder.loadDeepLearningNetwork に渡すことによって、ネットワークを読み込むことができます。次に例を示します。net = coder.loadDeepLearningNetwork('vgg19')
watershed	Image Processing Toolbox
xor	MATLAB
ycbcr2rgb	Image Processing Toolbox
zeros	MATLAB