Установите параметры конфигурации кода и сгенерируйте Код С++ для ResNet-50
серийная сеть. Сгенерированный код пользуется библиотеками глубокого обучения Intel® MKL-DNN.
Создайте функцию точки входа resnet_predict
это использует coder.loadDeepLearningNetwork
функционируйте, чтобы загрузить resnet50
(Deep Learning Toolbox)
SeriesNetwork
объект.
Постоянный объект старается не восстанавливать и перезагружать сетевой объект во время последующих вызовов функции, чтобы вызвать predict
метод на входе.
Входной слой предварительно обученного ResNet-50
сеть принимает изображения размера 224x224x3
. Чтобы считать вход отображают от графического файла и изменить размер его к 224x224
, используйте следующие строки кода:
Создайте coder.config
объект настройки для генерации кода MEX и набора выходной язык на C++. На объекте настройки, набор DeepLearningConfig
с targetlib
как 'mkldnn'
. Используйте -config
опция codegen
функционируйте, чтобы передать этот объект настройки кода. codegen
функция должна определить размер, класс и сложность входных параметров функции MATLAB®. Используйте -args
опция, чтобы задать размер входа к функции точки входа.
codegen
команда помещает все сгенерированные файлы в codegen
папка. Это содержит Код С++ для функции точки входа resnet_predict.cpp
, заголовок и исходные файлы, содержащие определения класса C++ для замысловатой нейронной сети (CNN), веса и файлов смещения.