exponenta event banner

Глубокое обучение с помощью кодера MATLAB

Генерировать код C++ для нейронных сетей глубокого обучения (требуется Toolbox™ глубокого обучения)

Глубокое обучение - это отрасль машинного обучения, которая учит компьютеры делать то, что приходит естественным образом к людям: учиться на опыте. Алгоритмы обучения используют вычислительные методы для «изучения» информации непосредственно из данных, не опираясь на заданное уравнение в качестве модели. Глубокое обучение использует сверточные нейронные сети (CNN) для изучения полезных представлений данных непосредственно с изображений.

Вы можете использовать MATLAB ® Coder™ с Deep Learning Toolbox для создания кода C++ от обученного CNN. Созданный код можно развернуть на встраиваемой платформе с процессором Intel ® или ARM ®. Можно также создать общий код C или C++ из обученного CNN, который не зависит от каких-либо сторонних библиотек.

Глубокое обучение с помощью кодера MATLAB не поддерживается в Online™ MATLAB.

Функции

codegenСоздание кода C/C + + из кода MATLAB
coder.loadDeepLearningNetworkЗагрузить модель сети глубокого обучения
coder.DeepLearningConfigСоздание объектов конфигурации генерации кода глубокого обучения
coder.ARMNEONConfigПараметры для настройки генерации кода глубокого обучения с помощью вычислительной библиотеки ARM
coder.MklDNNConfigПараметры для настройки генерации кода глубокого обучения с помощью библиотеки Intel Math Kernel Library для глубоких нейронных сетей
coder.getDeepLearningLayersПолучение списка слоев, поддерживаемых для создания кода для конкретной библиотеки глубокого обучения

Темы

Предпосылки для глубокого обучения с помощью кодера MATLAB

Установка продуктов и настройка среды для создания кода для сетей глубокого обучения.

Поток операций для создания кода глубокого обучения с помощью кодера MATLAB

Создание кода для прогнозирования из предварительно обученной сети.

Сети и уровни, поддерживаемые для создания кода

Выберите сверточную нейронную сеть, которая поддерживается целевым процессором.

Создание кода для массива dlarray

Используйте массивы глубокого обучения в коде MATLAB, предназначенном для генерации кода.

Ограничения dlarray для генерации кода

Соблюдайте ограничения генерации кода для массивов глубокого обучения.

Загрузка предварительно подготовленных сетей для генерации кода

Создать SeriesNetwork, DAGNetwork, yolov2ObjectDetector, ssdObjectDetector, или dlnetwork объект для создания кода.

Создание общего кода C/C + + для сетей глубокого обучения

Создание кода C/C + + для прогнозирования из сети глубокого обучения, которая не зависит от каких-либо сторонних библиотек.

Создание кода для сетей глубокого обучения с MKL-DNN

Создание кода C++ для прогнозирования с помощью сети глубокого обучения, ориентированной на процессор Intel.

Создание кода для сетей глубокого обучения с помощью вычислительной библиотеки ARM

Создание кода C++ для прогнозирования из сети глубокого обучения, предназначенной для процессора ARM.

Cross-Compile Deep Learning Code, использующий вычислительную библиотеку ARM

Создание библиотеки или исполняемого кода на хост-компьютере для развертывания на аппаратном целевом устройстве ARM.

Создание кода для квантованных сетей глубокого обучения

Квантовать и генерировать код для предварительно обученной сверточной нейронной сети.

Характерные примеры