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创建深度学习代码生成配置对象
deepLearningCfg =编码器。DeepLearningConfig (TargetLibrary = targetlib)
例子
deepLearningCfg=编码器。DeepLearningConfig (TargetLibrary =targetlib)创建一个深度学习配置对象,该对象包含特定于库的参数codegen用于生成深度神经网络的代码。将此深度学习配置对象分配给DeepLearningConfig属性创建的代码配置对象的coder.config.将代码配置对象传递给codegen函数的配置选择。
deepLearningCfg=编码器。DeepLearningConfig (TargetLibrary =targetlib)
deepLearningCfg
targetlib
codegen
DeepLearningConfig
coder.config
配置
全部折叠
的代码配置参数和生成c++代码ResNet-50系列网络。生成的代码使用Intel®MKL-DNN深度学习库。
ResNet-50
创建一个入口点函数resnet_predict使用coder.loadDeepLearningNetwork函数来加载resnet50(深度学习工具箱)SeriesNetwork对象。
resnet_predict
coder.loadDeepLearningNetwork
resnet50
SeriesNetwork
函数= resnet_predict(中)持续的mynet;如果isempty(mynet) mynet = code . loaddeeplearningnetwork (“resnet50”,“myresnet”);结束=预测(mynet,);
对象的后续调用过程中,持久对象避免重新构造和重新加载网络对象预测方法的输入。
预测
预先训练的输入层ResNet-50网络接受大小的图像224年x224x3.从图形文件中读取输入图像并将其调整为224年x224,请使用以下代码行:
224年x224x3
224年x224
在= imread (“peppers.png”);在= imresize(在[224224]);
创建一个coder.config配置对象,用于生成MEX代码,并将目标语言设置为c++。在配置对象上设置DeepLearningConfig与targetlib作为“mkldnn”.使用配置选择的codegen函数传递此代码配置对象。的codegen函数必须确定MATLAB的大小、类和复杂性®函数的输入。使用arg游戏选项指定入口点函数的输入大小。
“mkldnn”
arg游戏
cfg = coder.config (墨西哥人的);cfg。TargetLang =“c++”;cfg。DeepLearningConfig =编码器。DeepLearningConfig (“mkldnn”);codegenarg游戏{(224224 3,“单”)}配置cfgresnet_predict;
的codegen命令将所有生成的文件放入codegen文件夹中。它包含入口点函数的c++代码resnet_predict.cpp,头文件和源文件,其中包含用于卷积神经网络(CNN)的c++类定义,权重和偏差文件。
resnet_predict.cpp
用于深度学习代码生成的目标库,指定为该表中的值之一。
“没有”
用于生成不使用任何第三方库的代码。
“arm-compute”
用于生成使用ARM的代码®计算库。
用于生成使用英特尔深度神经网络数学内核库(英特尔MKL-DNN)的代码。
“cudnn”
用于生成使用CUDA的代码®深度神经网络库(cuDNN)。
此选项需要GPU编码器™。
“tensorrt”
用于生成利用NVIDIA的代码®TensorRT -高性能深度学习推理优化器和运行时库。
此选项需要GPU编码器。
配置对象
基于输入参数中指定的目标库的配置对象。此对象包含在代码生成期间使用的特定于库的参数。
DeepLearningConfigBase
ARMNEONConfig
MklDNNConfig
CuDNNConfig
TensorRTConfig
编码器。CodeConfig
编码器。MklDNNConfig
编码器。ARMNEONConfig
编码器。TensorRTConfig
编码器。CuDNNConfig
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