主要内容

coder.ARMNEONConfig

参数配置与深度学习代码生成手臂计算库

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描述

的coder.ARMNEONConfig对象包含的手臂®计算库和目标的特定参数codegen用于为深度神经网络生成c++代码。

使用一个coder.ARMNEONConfig对象进行代码生成时，将其分配给DeepLearningConfig要传递到的代码生成配置对象的属性codegen。

创建

语法

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

描述

例子

deepLearningCfg= coder.DeepLearningConfig (“arm-compute”)创建一个coder.ARMNEONConfig使用ARM计算库生成深度学习代码的对象。

属性

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目标硬件上使用的ARM计算库的版本，指定为字符向量或字符串标量。如果你设置ArmComputeVersion到后来的版本“19.05”,ArmComputeVersion被设置为“19.05”。

ARM架构支持在目标硬件，指定为字万博1manbetx符向量或标量的字符串。指定的架构必须是一样的架构为ARM计算图书馆的目标硬件。

ARMArchitecture必须为这些情况指定:

  • 您不使用硬件支持包万博1manbetx硬件属性为空)。

  • 您可以使用一个硬件支持包，但只生成代码万博1manbetx。

目标库的名称，指定为字符向量。

例子

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创建一个入口点函数squeezenet使用coder.loadDeepLearningNetwork函数来加载squeezenet(深度学习工具箱)目的。

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

创建一个coder.config用于生成静态库的配置对象。

cfg = coder.config (“自由”);

将目标语言设置为c++。指定只生成源代码。

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

创建一个coder.ARMNEONConfig深度学习配置对象。把它分配给DeepLearningConfig财产cfg配置对象。

dlcfg = coder.DeepLearningConfig (“arm-compute”);dlcfg。ArmArchitecture ='armv8';dlcfg。ArmComputeVersion =“19.05”;cfg。DeepLearningConfig = dlcfg;

使用配置选择的codegen函数指定cfg配置对象。的codegen函数必须确定大小，类，和MATLAB的复杂性®功能的输入。使用arg游戏选项指定入口点函数的输入的大小。

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

的codegen命令将所有生成的文件放置到codegen文件夹中。该文件夹包含入口点函数的c++代码squeezenet_predict.cpp、头文件和源文件，其中包含卷积神经网络(CNN)的c++类定义、权值和偏差文件。

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