编码器。手臂NEONConfig

手臂计算库を使用した深層学習コード生成用の構成パラメーター

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説明

编码器。手臂NEONConfigオブジェクトには,codegenがディープニューラルネットワークのc++コードの生成に使用する手臂^®计算库とターゲット固有のパラメーターが含まれています。

コード生成に编码器。手臂NEONConfigオブジェクトを使用するには,そのオブジェクトを,codegenに渡すコード生成構成オブジェクトのDeepLearningConfigプロパティに割り当てます。

作成

構文

deepLearningCfg = coder.DeepLearningConfig(“arm-compute”)

説明

例

deepLearningCfg=编码器。DeepLearningConfig (“arm-compute”）は,手臂计算库を使用して深層学習のコード生成用の编码器。手臂NEONConfigオブジェクトを作成します。

プロパティ

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`ArmComputeVersion`- - - - - -臂计算库のバージョン
“19.05”(既定値) |“19.02”|“18.11”|“18.08”|“18.05”

ターゲットハードウェアで使用される臂计算库のバージョン。文字ベクトルまたは字符串スカラーとして指定します。ArmComputeVersionを“19.05”よりも新しいバージョンに設定すると,ArmComputeVersionは“19.05”に設定されます。

`ArmArchitecture`- - - - - -ターゲットハードウェアでサポートされる手臂アーキテクチャ
“armv8”|v7的

ターゲットハードウェアでサポートされる手臂アーキテクチャ。文字ベクトルまたは字符串スカラーとして指定します。ターゲットハードウェアの臂计算库のアーキテクチャと同じアーキテクチャを指定しなければなりません。

次の場合はARMArchitectureの指定が必須です。

ハードウェアサポートパッケージを使用していない(コード生成構成オブジェクトの硬件プロパティが空)。
ハードウェアサポートパッケージを使用しているがコード生成しか行わない。

`TargetLib`- - - - - -ターゲットライブラリ名
“arm-compute”

ターゲットライブラリの名前。文字ベクトルとして指定します。

例

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SqueezeNetネットワークのc++コード生成用の構成パラメーターの指定

関数coder.loadDeepLearningNetworkを使用してsqueezenet(深度学习工具箱)オブジェクトを読み込むエントリポイント関数squeezenetを作成します。

函数= squeezenet_predict(中)持续的mynet;如果isempty(mynet) mynet = code . loaddeeplearningnetwork (“squeezenet”，“squeezenet”）;结束=预测(mynet,);

スタティックライブラリ生成用のcoder.config構成オブジェクトを作成します。

cfg = coder.config (“自由”）;

ターゲット言語をc++に設定します。ソースコードの生成のみを行うように指定します。

cfg。TargetLang =“c++”；cfg.GenCodeOnly = true;

编码器。手臂NEONConfig深層学習構成オブジェクトを作成します。このオブジェクトをcfg構成オブジェクトのDeepLearningConfigプロパティに割り当てます。

dlcfg =编码器。DeepLearningConfig (“arm-compute”）;dlcfg。ArmArchitecture =“armv8”；dlcfg。ArmComputeVersion =“19.05”；cfg。DeepLearningConfig = dlcfg;

関数codegenの配置オプションを使用してcfg構成オブジェクトを指定します。関数codegenは,MATLAB^®関数入力のサイズ,クラス,実数/複素数を決定しなければなりません。arg游戏オプションを使用して,エントリポイント関数への入力のサイズを指定します。

codegenarg游戏{(227227 3,“单”)}配置cfgsqueezenet_predict

codegenコマンドは生成されたすべてのファイルをcodegenフォルダーに入れます。このフォルダーには,エントリポイント関数squeezenet_predict.cppのc++コード,ヘッダー,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のc++クラス定義が含まれるソースファイル,重み,バイアスファイルが含まれます。