主要内容

dlhdl.Workflowclass

包:dlhdl

为深度学习神经网络配置部署工作流

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描述

使用dlhdl.Workflow对象设置选项来编译和部署您的深度学习网络目标FPGA。你创建一个对象dlhdl.Workflow类指定的深度学习网络和FPGA比特流。使用对象:

  • 编译深入学习网络。

  • 估计你的网络的速度和吞吐量在指定的FPGA器件。

  • 编译和部署神经网络到FPGA。

  • 预测输入图像的类。

  • 配置文件指定网络和FPGA的结果。

创建

hW = dlhdl.Workflow(“网络”,网络“比特流”,比特流)创建一个工作流与网络配置对象对象和比特流部署定制pretrained深入学习网络对象。

hW = dlhdl.Workflow (“Ntwork”,网络“比特流”,比特流,名称,值)创建一个工作流与网络配置对象对象和比特流部署定制pretrained深入学习网络对象,与其他选项指定一个或多个名称-值对参数。

输入参数

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FPGA比特流的名称,指定为一个特征向量。确保比特流名称匹配的数据类型和FPGA板你的目标。比特流提供名称的列表,请参阅使用深度学习FPGA比特流。

例子:“比特流”,“arria10soc_single”指定您想要部署训练网络单数据类型Arria10 SoC董事会。

深入学习网络对象的名称。

例子:“网络”,净创建一个工作流对象的保存pretrained网络净。指定净,你可以导入任何现有的支持pretrained网络或使用学习适应网络转移到万博1manbetx你的问题。看到万博1manbetx支持Pretrained网络。

网= resnet18;hW = dlhdl.Workflow (“网络”净,“比特流”,“zcu102_single”);

例子:“网络”,dlquantizeObj创建一个工作流对象的量化网络对象dlquantizeObj。指定dlquantizeObj,你可以导入任何支持的现有pretrained网络和创建万博1manbetx一个对象使用dlquantizer类。支持网络上的信息,请参阅万博1manbetx万博1manbetx支持Pretrained网络。

网= resnet18;dlquantObj = dlquantizer(网络,“ExecutionEnvironment”,FPGA的);dlquantObj.calibrate (imdsTrain);hW = dlhdl.Workflow (“网络”dlquantObj,“比特流”,“zcu102_int8”);

属性

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目标对象指定为dlhdl.Target对象

例子:“目标”,hTarget

hTarget = dlhdl.Target (“英特尔”,“界面”,“JTAG”)hW = dlhdl.Workflow (“网络”snet,“比特流”,“arria10soc_single”,“目标”,hTarget);

方法

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例子

创建工作流对象通过使用属性名值对

snet = vgg19;hW = dlhdl.Workflow (“网络”snet,“比特流”,“arria10soc_single”,“目标”,hTarget);

创建工作流对象与量化网络对象

snet = getLogoNetwork;dlquantObj = dlquantizer (snet,“ExecutionEnvironment”,FPGA的);形象= imageDatastore (“heineken.png”,“标签”,“喜力”);dlquantObj.calibrate(图片);hTarget = dlhdl.Target (“Xilinx”,“界面”,“以太网”);hW = dlhdl.Workflow (“网络”dlquantObj,“比特流”,“zcu102_int8”,“目标”,hTarget);

版本历史

介绍了R2020b

另请参阅

对象

主题