MATLAB编码器を使用し深层学习の前提 -MATLAB＆SIMULINK -金宝appMATHWORKS日本

MATLAB编码器を使用した深層学習の前提条件

MathWorks製品

MATLAB^®编码器™を使用して深層学習ネットワークのコードを生成するには、次もインストールしなければなりません。

深度学习工具箱™
MATLAB Coder Interface for Deep Learning Libraries

MATLAB Coder Interface for Deep Learning LibrariesはMATLAB Online™ではサポートされていません。

サードパーティ製のハードウェアとソフトウェア

MATLAB Coderを使用して、Intel^®または ARM^®プロセッサに展開する深層学習ネットワークの C++ コードを生成できます。生成されたコードは、ターゲット CPU 用に最適化された深層学習ライブラリを利用します。ハードウェアとソフトウェアの要件はターゲットプラットフォームによって決まります。

メモ

必要なソフトウェアライブラリへのパスは、スペースや、かっこなどの特殊文字を含むことはできません。Windows^®オペレーティングシステムでは、特殊文字やスペースは 8.3 ファイル名が有効になっている場合にのみ使用できます。8.3 ファイル名の詳細については、Windows のドキュメントを参照してください。

	英特尔CPU	ARM CPU
ハードウェア要件	Intel Advanced Vector Extensions 2 (Intel`AVX2`) の命令をサポートする Intel プロセッサ。	`氖`ARM Cortex-Aプロセッサプロセッサ拡张子をサポートする
ソフトウェアライブラリ	Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks (MKL-DNN), v1.0。https://01.org/mkl-dnnを参照してください。一部の必要なファイルが不足しているため、プリビルドライブラリは使用しないでください。代わりに、ソースコードからライブラリをビルドします。GitHub^®でのライブラリのビルド手順を参照してください。ビルドの詳細については、MATLAB Answers™://www.tatmou.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-depの投稿を参照してください。	ARM计算库，版本18.05、18.08.118.11、19.02および19.05。https://developer.arm.com/technologies/compute-libraryを参照してください。バージョン番号を`coder.ARMNEONConfig`構成オブジェクトで指定します。既定のバージョン番号は v19.05 です。 ARM ハードウェアではコンパイラとの互換性がない可能性があるため、プリビルドライブラリは使用しないでください。代わりに、ソースコードからライブラリをビルドします。ホストマシン上またはターゲットハードウェア上で直接ライブラリをビルドします。GitHub でのライブラリのビルド手順を参照してください。 `libarm_compute.so`などのライブラリファイルを含むフォルダーは`lib`という名前にしなければなりません。フォルダーの名前が`建造`である場合は、名前を`lib`に変更します。ビルドの詳細については、MATLAB Answers://www.tatmou.com/matlabcentral/answers/455590-matlab-coder-how-do-i-build-the-arm-compute-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-deploの投稿を参照してください。
オペレーティングシステムのサポート	视窗、Linux^®およびmacOS。	视窗および Linux のみ。
C++ コンパイラ	MATLAB Coderでは、サポートされているインストール済みのコンパイラが検索されて使用されます。サポートされているコンパイラのリストについては、MathWorks^®Web サイトのサポートされるコンパイラを参照してください。 `mex -setup`を使用して、既定のコンパイラを変更できます。既定のコンパイラの変更を参照してください。 C++ コンパイラで C++11 がサポートされていなければなりません。窗口ではでは`codegen`コマンドを使用した深層学習ネットワークのコード生成にはMicrosoft^®Visual Studio^®2015年以降必要。。
その他	手臂ベースの深層学習例には,开源计算机视觉Library (OpenCV) v3.1.0 が必要です。メモ：例例は`opencv_core.lib`や`opencv_video.lib`などの個別のライブラリが必要です。Computer Vision Toolbox™ に同梱されている`OpenCV`ライブラリには必要なライブラリが含まれていないため、OpenCVインストーラーはそれらのライブラリをインストールしません。そのため、`OpenCV`ソースをダウンロードして、ライブラリをビルドしなければなりません。詳細については、OpenCV のドキュメントを参照してください。

環境変数

MATLAB Coderは，をして学习ネットワークコード生成必要なライブラリを见つけます。

プラットフォーム	変数名	説明
视窗	`INTEL_MKLDNN`	Intel MKL-DNN ライブラリインストールのルートフォルダーへのパス。以下に例を示します。 `C:\Program Files\mkl-dnn`
	`ARM_COMPUTELIB`	ARM ターゲットハードウェアにインストールされる ARM Compute Library のルートフォルダーへのパス。以下に例を示します。 `/usr/local/arm_compute` ARM ターゲットハードウェアで`ARM_COMPUTELIB`を設定します。
	`路径`	Intel MKL-DNN ライブラリフォルダーへのパス。以下に例を示します。 `C:\Program Files\mkl-dnn\lib`
Linux	`LD_LIBRARY_PATH`	Intel MKL-DNN ライブラリフォルダーへのパス。以下に例を示します。 `/usr/local/mkl-dnn/lib/`
	`LD_LIBRARY_PATH`	ターゲットハードウェアの ARM Compute Library フォルダーへのパス。以下に例を示します。 `/usr/local/arm_compute/lib/` ARM ターゲットハードウェアで`LD_LIBRARY_PATH`を設定します。
	`INTEL_MKLDNN`	Intel MKL-DNN ライブラリインストールのルートフォルダーへのパス。以下に例を示します。 `/usr/local/mkl-dnn/`
	`ARM_COMPUTELIB`	ARM ターゲットハードウェアにインストールされる ARM Compute Library のルートフォルダーへのパス。以下に例を示します。 `/usr/local/arm_compute/` ARM ターゲットハードウェアで`ARM_COMPUTELIB`を設定します。
macOS	`INTEL_MKLDNN`	Intel MKL-DNN ライブラリインストールのルートフォルダーへのパス。以下に例を示します。 `/usr/local/mkl-dnn`
ARM ターゲット上の UNIX^®ベースの OS	`OPENCV_DIR`	OpenCV のビルドフォルダーへのパス。OpenCV を使用する深層学習例のために、OpenCV をインストールします。以下に例を示します。 `/usr/local/opencv/build`

メモ

MATLAB Support Package for Raspberry Pi™ Hardwareを使用して Raspberry Pi 向けのコードを生成するには、環境変数を非対話型で設定しなければなりません。詳細については//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/455591-matlab-coder-how-do-i-i-setup-the-environment-variaiables-arm-arm-arm-arm-arm-arm-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-arm-arm-compute-liを参照してください。

メモ

OpenCV を使用する例を作成して実行するには、ターゲットボードに OpenCV ライブラリをインストールしなければなりません。Linux に OpenCV をインストールする場合は、ライブラリファイルへのパスと、ヘッダーファイルへのパスがシステムパスにあることを確認してください。既定では、ライブラリファイルとヘッダーファイルは/usr/local/lib/や/usr/local/include/opencvなどの標準の場所にそれぞれインストールされます。

ターゲットボードに OpenCV をインストールする場合は、前の表で説明しているように環境変数OPENCV_DIRと路径を設定します。

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