生成通用的C / c++代码的深度学习网络模型金宝app
R2021a,您可以使用仿真软件编码器和嵌入式编码生金宝app成通用的ANSI / ISO-compliant C和c++代码,摆脱依赖第三方深度学习库,包含深度学习网络仿真软件模型。结合卷积和复发性神经网络模型与街区的深度学习工具箱,包括状态预测和状态分类块。金宝app预处理和后期处理技术应用于时间序列数据,在仿真软件中使用的模型。金宝app验证数值生成的代码与等效software-in-the-loop(银)和processor-in-the-loop(公益诉讼)测试嵌入式编码的支持。金宝app生成的代码部署到任何处理器能够编译C和c++,包括手臂Cortex-M处理器、数字信号处理器、微控制器等。例如,部署一个长期短期记忆(LSTM)网络与嵌入式编码一个STM32F7发现董事会为意法半导体发现板硬件支持包。金宝app
R2021a,您现在可以使用仿真软件编码器和嵌入式编码生成通金宝app用的C和c++代码包含深层神经网络从仿真软件模型。通用C和c++代码不依赖于第三方库,因此,可以部署到任何嵌入式处理器编译C和c++代码,包括手臂Cortex-M系列处理器、dsp、和微控制器从一系列的设备供应商。
通用的C和c++代码可以生成卷积和复发性深度学习的神经网络模型。金宝app可以将网络对象到你的深度学习仿真软件模型与街区的工具箱,包括状态和状态预测块进行分类介绍了R金宝app2021a或MATLAB功能块。各种各样的网络层支持通用的C和c++代码生成。金宝app的完整列表可以发现在我们的文档。
现在让我们部署一个深入学习网络模型到手臂Cortex-M处理器。金宝app在这个例子中,我们将使用一个LSTM网络来预测剩余的涡扇发动机的使用寿命。pre-trained网络接受序列数据来自17个发动机传感器和输出预测发动机的剩余使用寿命,以周期。时间序列的输入数据是美联储与公司工作空间模型块,然后发送到预测神经网络阻塞。
使用深层网络设计师的应用,我们可以深入了解一下网络和看到它包含六层,其中包括一个LSTM层。让我们在仿真软件模拟模型。金宝app从仿真,我们可以看到pre-trained神经网络预测剩余使用寿命的涡扇发动机在每个观测相对较好。预测值密切关注实际值,均方根误差为20.37。
现在让我们从模型生成通用的C代码并将其部署到一只手臂Cortex-M处理器。在配置参数,我们将选择STM32F746G-Discovery板为硬件板。在代码生成,我们设置系统目标文件使用嵌入式编码和目标语言c。我们将使用新工具为我们的工具链ARM嵌入式处理器。最后,我们将确保深度学习目标库设置为none移除任何依赖的第三方库。有了这些设置,让我们生成代码包含神经网络子系统。
在代码生成的报告中,我们可以看到生成的文件不包含任何外部深度学习库。让我们寻找模型的阶跃函数生成的代码。在阶跃函数,我们可以看到,它包含一个预测方法。在预测方法,我们可以看到一组重量和偏见在神经网络用于定义。向下滚动,我们可以看到代码用来计算输出神经网络的时间序列在每个时间步输入传入。
成功生成的代码,将其部署到我们的目标。我们将使用处理器循环执行数值验证生成的代码的输出。在第二个模型中,我们把相同的预测块以前我们看到里面的参考模型,并将其模拟模式设置公益诉讼。在硅/公益诉讼管理器应用程序中,我们将设置模拟模式只银/公益诉讼收集运行结果与公益诉讼执行并选择模型生成的代码块在硅/公益诉讼模式下我们的系统测试。
Post-simulation,我们将比较预测输出从硬件上通用的C代码运行的仿真软件。金宝app现在,让我们来运行生成的代码。代码首先生成的模型参考块在公益诉讼模式。建立连接与我们Cortex-M发现董事会。最后,构建并下载的源代码。
左边的图显示的结果在硬件上运行生成的代码紧密遵循实际的测试数据。验证代码的数值精度,我们创建了一个第二组块在右边显示预测的差异在运行仿真模型和公益诉讼模式在我们的目标硬件。金宝app所有10个观测显示偏差对500000年代的公差带内,神经网络的精度的影响几乎可以忽略不计。
总体而言,我们看到现在可以生成通用的C和c++代码从深度学习网络模型不依赖于优化库,有效延长它的使用几乎任何嵌入式处理器。金宝app此外,处理器的循环测试,我们验证,生成的代码的输出匹配的仿真软件模拟。金宝app更多地了解深度学习代码生成和MATLAB仿真软件,请点击下面的链接或参考我们的文档。金宝app
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