Exponenta Banner

dlhdl.Workflow class

Пакет: dlhdl

Сконфигурируйте рабочий процесс развертывания для глубокой нейронной сети

расширьте все на странице

Описание

Используйте dlhdl.Workflow возразите, чтобы установить опции для компиляции и развертывания вашей нейронной сети для глубокого обучения к целевому FPGA. Вы создаете объект dlhdl.Workflow класс для заданной нейронной сети для глубокого обучения и потока битов FPGA. Используйте объект для:

  • Скомпилируйте нейронную сеть для глубокого обучения.

  • Оцените скорость и пропускную способность вашей сети на заданном устройстве FPGA.

  • Скомпилируйте и разверните нейронную сеть на FPGA.

  • Предскажите класс входных изображений.

  • Профилируйте результаты для заданной сети и FPGA.

Создание

dlhdl.Workflow создает объект настройки рабочего процесса для вас задать рабочий процесс, чтобы развернуть вашу обученную серийную сеть.

dlhdl.Workflow (Name,Value) создает объект настройки рабочего процесса для вас задать рабочий процесс, чтобы развернуть вашу обученную нейронную сеть для глубокого обучения, с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение".

Свойства

развернуть все

Имя FPGA передает поток битов в виде вектора символов. Убедитесь, что имя потока битов совпадает с типом данных и платой FPGA, для которой вы предназначаетесь. Для списка обеспеченных имен потока битов смотрите Глубокое обучение Использования на Потоках битов FPGA.

Пример: 'Bitstream', 'arria10soc_single' указывает, что вы хотите развернуть обучивший сеть с single типы данных к плате Arria10 SoC.

Example:'Bitstream', 'myfile.bit' указывает, что вы хотите развернуть обучившее сеть использование вашего пользовательского файла потока битов myfile.bit который находится в вашей текущей рабочей директории.

Example:'Bitstream', 'C:\myfolder\myfile.bit' указывает, что вы хотите развернуть обучившее сеть использование вашего пользовательского файла потока битов myfile.bit это расположено в папке 'C:\myFolder'.

Имя нейронной сети для глубокого обучения, заданное как переменная

Пример: 'network', snet создает объект рабочего процесса для сохраненной предварительно обученной сети, snet. Задавать snet, можно импортировать любую из существующих поддерживаемых предварительно обученных сетей или использовать передачу обучения, чтобы адаптировать сеть к проблеме. Для получения информации о поддерживаемых сетях смотрите Поддерживаемые Предварительно обученные сети.

Пример: 'network', dlquantizeObj создает объект рабочего процесса для квантованного сетевого объекта, dlquantizeObj. Задавать dlquantizeObj, можно импортировать любую из поддерживаемых существующих предварительно обученных сетей и создать объект с помощью dlquantizer класс. Для получения информации о поддерживаемых сетях смотрите Поддерживаемые Предварительно обученные сети.

Присвойте VGG-19 к snet:

snet = vgg19;

Пользовательский объект настройки процессора, заданный как dlhdl.ProcessorConfig объект

Пример: 'ProcessorConfig',hPC

hPC = dlhdl.ProcessorConfig()
hW = dlhdl.Workflow('network', alexnet,'ProcessorConfig',hPC);

Целевой объект, заданный как dlhdl.Target объект

Пример: 'Target',hTarget

hTarget = dlhdl.Target('Intel','Interface','JTAG')
hW = dlhdl.Workflow('network', snet,'Bitstream','arria10soc_single','Target',hTarget);

Примеры

Создайте Объект Рабочего процесса при помощи Пар Значения Имени свойства

snet = vgg19;
hW = dlhdl.Workflow('Network',snet,'Bitstream','arria10soc_single', 'Target', hTarget');

Создайте объект рабочего процесса Используя пользовательский поток битов

snet = vgg19;
hW = dlhdl.Workflow('Network',snet,'Bitstream','myfile.bit', 'Target', hTarget);

Создайте объект рабочего процесса с квантованным сетевым объектом

snet = getLogoNetwork();
dlquantObj = dlquantizer(snet,'ExecutionEnvironment','FPGA');
Image = imageDatastore('heineken.png','Labels','Heineken');
dlquantizeObj.calibrate(Image);
hTarget = dlhdl.Target('Xilinx','Interface','Ethernet');
hW = dlhdl.Workflow('Network',dlquantizeObj,'Bitstream','zcu102_int8','Target',hTarget);

Смотрите также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2020b

Документация Deep Learning HDL Toolbox

Поддержка