MATLAB Coder를 사용한 딥러닝 코드 생성 워크플로

MATLAB^® Coder™를 사용하면 Intel^® 프로세서 또는 ARM^® 프로세서를 사용하는 임베디드 플랫폼을 대상으로 사전 훈련된 신경망에서 예측을 위한 코드를 생성할 수 있습니다. 생성 코드는 고성능을 달성하기 위해 Intel MKL-DNN 또는 ARM Compute Library를 호출합니다.

MATLAB Coder를 사용하여 딥러닝 신경망을 위한 일반 C 코드 또는 일반 C++ 코드를 생성할 수도 있습니다. 이러한 C 코드 또는 C++ 코드에서는 타사 라이브러리가 사용되지 않습니다.

1. Deep Learning Toolbox™를 사용하여 훈련된 신경망을 가져옵니다. 신경망을 구축 및 훈련시키거나 사전 훈련된 신경망을 사용합니다. 자세한 내용은 다음 항목을 참조하십시오.

   • MATLAB의 딥러닝 (Deep Learning Toolbox).

   • 사전 훈련된 심층 신경망 (Deep Learning Toolbox).

   코드 생성을 위해서는 신경망이 지원되어야 합니다. Networks and Layers Supported for Code Generation 항목을 참조하십시오.

2. 훈련된 신경망에서 신경망 객체를 불러옵니다.

   Load Pretrained Networks for Code Generation 항목을 참조하십시오.

3. 훈련된 신경망에 대한 C++ 코드를 codegen 또는 MATLAB Coder 앱을 사용하여 생성합니다. 다음 참조:

   • Code Generation for Deep Learning Networks with MKL-DNN

   • Code Generation for Deep Learning Networks with ARM Compute Library

   • Generate Generic C/C++ Code for Deep Learning Networks

참고 항목

도움말 항목

• MATLAB의 딥러닝 (Deep Learning Toolbox)
• 컨벌루션 신경망에 대해 알아보기 (Deep Learning Toolbox)
• Prerequisites for Deep Learning with MATLAB Coder
• Code Generation for Deep Learning Networks with MKL-DNN
• Generate Code for a Deep Learning Network for x86-64 Platforms Using Advanced Vector Instructions
• Code Generation for Deep Learning Networks with ARM Compute Library
• Generate Code and Deploy SqueezeNet Network to Raspberry Pi
• Deep Learning Prediction with ARM Compute Using codegen
• Generate Generic C/C++ Code for Deep Learning Networks
• GPU Coder를 사용한 딥러닝 (GPU Coder)