需求

在运行这个例子之前,您需要配置一个集群和上传数据到云上。在MATLAB中,您可以在云中创建集群直接从MATLAB桌面。在家选项卡,平行菜单中,选择创建和管理集群。在集群配置文件管理器,单击创建云计算集群。或者,您可以使用MathWorks云中心创建和访问计算集群。有关更多信息,请参见开始使用云计算中心。对于这个示例,确保您的集群在MATLAB是设置为默认家选项卡,在平行>选择一个默认的集群。之后,上传数据到一个Amazon S3 bucket和直接从MATLAB使用它。这个示例使用的副本CIFAR-10已经存储在Amazon S3数据集。说明,请参阅深度学习的数据上传到云。

提交批处理作业

发送一个脚本作为一个集群使用批处理作业批处理函数。集群分配一名工人执行脚本的内容。如果并行代码脚本中受益于额外的工人,例如,它包括自动并行支持或parfor循环,需要显式地请求工人。万博1manbetx批处理为客户端运行脚本使用一个工人。您可以指定更多的工人通过使用“池”名称-值对的论点。

在这种情况下,发送trainMultipleNetworks脚本到集群。这个脚本包含并行参数扫描使用parfor训练多个深度学习网络。因为脚本包含一个parfor循环,指定4额外的工人池名称-值对的论点。

totalNumberOfWorkers = 5;job1 =批(“trainMultipleNetworks”,…“池”,totalNumberOfWorkers-1);

你可以看到你的工作的现状监测集群通过检查工作。在环境上节家选项卡上,选择平行>监控工作打开监控工作。

你可以向集群提交额外的工作。如果集群是不可用的,因为它是运行其他工作,你提交任何新工作仍然排队到集群可用。

以编程方式获取结果

在将作业提交到集群上之后,您可以继续工作在MATLAB计算。如果你其他的代码取决于完成工作,阻止MATLAB使用等待命令。在这种情况下,等到工作完成。

等待(job1);

工作完成后,通过获取结果负载函数。在这种情况下,从并行获取训练网络参数扫描提交脚本及其精度。

负载(job1“精度”);精度

精度=4×10.8312 0.8276 0.8288 0.8258

负载(job1“trainedNetworks”);trainedNetworks

trainedNetworks =4×1单元阵列{1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork}

加载所有批处理作业中的变量,使用负载函数没有参数。

负载(job1);

如果你关闭MATLAB,你仍然可以恢复工作在集群中获取结果计算时发生或在计算完成后。之前关闭MATLAB,记下工作的ID,然后检索工作后使用findJob函数。

检索工作,首先创建一个集群通过使用集群对象parcluster函数。然后,提供任务IDfindJob。在这种情况下,任务ID1。

c = parcluster (“MyClusterInTheCloud”);工作= findJob (c,“ID”1);

删除当你完成的工作。从工作中删除监控的工作。

删除(job1);

使用工作监控获取结果

当你提交批处理作业,所有的计算集群中发生,您可以安全地关闭MATLAB。你可以检查你的工作通过使用工作的状态监测在另一个MATLAB会话。

当任务完成时,您可以检索的结果监控工作。在环境上节家选项卡上,选择平行>监控工作打开监控工作。然后右键单击上下文菜单显示工作。从这个菜单,您可以: