coder.MklDNNConfig

参数配置深度学习的代码生成英特尔数学内核库深层神经网络

自从R2018b

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描述

的coder.MklDNNConfig对象包含英特尔^®MKL-DNN具体参数codegen用途为深层神经网络生成c++代码。

使用一个coder.MklDNNConfig对象代码生成、分配它DeepLearningConfig属性传递给代码生成配置对象codegen。

通过创建一个MKL-DNN配置对象coder.DeepLearningConfig函数库设置为目标“mkldnn”。

目标库的名称,指定为一个特征向量。

创建一个入口点函数resnet_predict使用coder.loadDeepLearningNetwork函数加载resnet50(深度学习工具箱)SeriesNetwork对象。

函数= resnet_predict(中)持续的mynet;如果isempty (mynet) mynet = coder.loadDeepLearningNetwork (“resnet50”,“myresnet”);结束=预测(mynet,);

创建一个coder.config为墨西哥人代码生成配置对象。

cfg = coder.config (墨西哥人的);

设置目标语言c++。

cfg。TargetLang =“c++”;

创建一个coder.MklDNNConfig深度学习配置对象。分配到DeepLearningConfig财产的cfg配置对象。

cfg。DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig (“mkldnn”);

使用配置选择的codegen函数通过cfg配置对象。的codegen函数必须确定大小、阶级和MATLAB的复杂性^®函数的输入。使用arg游戏选择指定的大小的入口点函数的输入。

codegenarg游戏{(224224 3,“单”)}配置cfgresnet_predict

的codegen命令所有生成的文件的地方codegen文件夹中。的文件夹包含c++代码入口点函数resnet_predict.cpp、头和c++源文件包含类定义的卷积神经网络(CNN),重量和偏见文件。

介绍了R2018b