Exponenta Banner

dlhdl.Workflow class

Пакет: dlhdl

Настройте рабочий процесс развертывания для глубокой нейронной сети

развернуть все на странице

Описание

Используйте dlhdl.Workflow объект, чтобы задать опции для компиляции и развертывания глубокой нейронной сети для глубокого обучения на целевой FPGA. Вы создаете объект dlhdl.Workflow класс для указанной нейронной сети для глубокого обучения и битового потока FPGA. Используйте объект для:

  • Скомпилируйте нейронную сеть для глубокого обучения.

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

  • Скомпилируйте и разверните нейронную сеть на FPGA.

  • Предсказать класс входа изображений.

  • Профилируйте результаты для указанной сети и FPGA.

Создание

dlhdl.Workflow создает объект строения рабочего процесса для задания рабочего процесса для развертывания обученной последовательной сети.

dlhdl.Workflow (Name,Value) создает объект строения рабочего процесса для задания рабочего процесса для развертывания обученной нейронной сети для глубокого обучения с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение".

Свойства

расширить все

Имя битового потока FPGA, заданное как вектор символов. Убедитесь, что имя битового потока соответствует типу данных и плате FPGA, на которую вы нацелены. Список предоставленных имен битового потока смотрите Используйте Глубокое Обучение на FPGA Bitstreams.

Пример: 'Bitstream', 'arria10soc_single' указывает, что необходимо развернуть обученную сеть с single типы данных для Arria10 платы СнК.

Пример: 'Bitstream', 'myfile.bit' указывает, что необходимо развернуть обученную сеть с помощью пользовательского файла битового потока myfile.bit который находится в вашей текущей рабочей директории.

Пример: 'Bitstream', 'C:\myfolder\myfile.bit' указывает, что необходимо развернуть обученную сеть с помощью пользовательского файла битового потока myfile.bit который расположен в папке 'C:\myFolder'.

Имя нейронной сети для глубокого обучения задается как переменная

Пример: 'network', snet создает объект рабочего процесса для сохраненной предварительно обученной сети, snet. Чтобы задать snetможно импортировать любую из существующих поддерживаемых предварительно обученных сетей или использовать передачу обучения для адаптации сети к вашей проблеме. Дополнительные сведения о поддерживаемых сетях см. в разделе Поддерживаемые предварительно обученные сети.

Пример: 'network', dlquantizeObj создает объект рабочего процесса для квантованного сетевого объекта, dlquantizeObj. Чтобы задать dlquantizeObjможно импортировать любую из поддерживаемых существующих предварительно обученных сетей и создать объект с помощью dlquantizer класс. Дополнительные сведения о поддерживаемых сетях см. в разделе Поддерживаемые предварительно обученные сети.

Присвоение VGG-19 на snet:

snet = vgg19;

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 с помощью пар значений имени свойства

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

Создайте объект рабочего процесса с использованием пользовательского битового потока

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');
dlquantObj.calibrate(Image);
hTarget = dlhdl.Target('Xilinx','Interface','Ethernet');
hW = dlhdl.Workflow('Network',dlquantObj,'Bitstream','zcu102_int8','Target',hTarget);

См. также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2020b

Deep Learning HDL Toolbox документация

Поддержка