学習済みのLSTMをsimulinkへ導入したいです
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kei
el 20 de Feb. de 2021
Comentada: kei
el 21 de Feb. de 2021
<質問>
学習させたLSTM(trainnetwork)を用いて時系列データの予測をSimulinkで行いたいと考えています。
Simulinkを用いたLSTMの時系列データの予測手法について知ってる方がいれば教えていただきたいです。
<現状>
以下の層を持つLSTMを学習させました。
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits)
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
次に示すMatlab Functionをsimulinkで実行したのですがエラーをはいてうまく動きませんでした。
function out = lstmnet_predict(in)
persistent mynet;
if isempty(mynet)
mynet = coder.loadDeepLearningNetwork('lstmnet.mat','net');
end
out = predict(mynet,in);
end
エラーは次の通りです。
Error generating code for network net_LSTM0. Code generation for SequenceInputLayer sequenceinput is not supported for mkldnn target. See documentation for a list of supported layers with each target.
どうやらSequenceInputLayerで問題が発生しているようなのですが、この方法は現状ではSimulinkに対応していないのでしょうか?。
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Respuesta aceptada
Toshinobu Shintai
el 21 de Feb. de 2021
R2020bであれば、添付ファイルのスライド1枚目の方法で実装できます。R2020a以前であれば、添付ファイルのスライド2枚目の「coder.extrinsic」を用いる方法で実装できます。
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