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MATLABCoderを使用した深層学習コード生成のワークフロー

MATLAB®Coder™を使用すると、Intel®プロセッサまたは手臂®プロセッサを使用する組み込みプラットフォームをターゲットにして、事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) から予測用のコードを生成できます。生成されたコードは、高パフォーマンスを適用するために Intel MKL-DNN または ARM Compute Library を呼び出します。

  1. Deep Learning Toolbox™ を使用して、学習済みのネットワークを取得します。ネットワークを構成して学習させるか、事前学習済みのネットワークを使用します。詳細については、以下を参照してください。

    ネットワークはコード生成でサポートされていなければなりません。C++ コード生成でサポートされているネットワークとレイヤーを参照してください。

  2. ネットワーク オブジェクトを学習済みのネットワークから読み込みます。

    コード生成のための事前学習済みネットワークの読み込みを参照してください。

  3. codegenまたはMATLAB Coderアプリを使用して、学習済みのネットワーク用に C++ コードを生成します。MKL-DNN を使用した、深層学習ネットワークのためのコード生成およびARM Compute Library を使用した、深層学習ネットワークのためのコード生成を参照してください。

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