主要内容

深度学习并行和云中

在云端或云中使用多个GPU来扩展深入学习,交互地或批量作业列车

使用并行计算工具箱™在多个GPU,集群和云上培训深度网络。在本地或集群上使用多个GPU来扩展深度学习,并交互地或批量作业培训多个网络。要了解选项,请参阅平行和云中的深度学习

主题

深入学习GPU和并行数据

在CPU,GPU,集群和云上培训深度网络,以及调整选项以适应您的硬件。

平行和云中的深度学习

使用多个GPU,本地或在云中使用MATLAB的深度学习选项。

在多个GPU上与MATLAB深入学习

指定多个GPU用于本地或在云中进行培训。

使用自动多GPU支持列车网络万博1manbetx

此示例显示如何使用自动并行支持,在本地计算机上使用多个GPU进行深度学习培训。万博1manbetx

并行列车深入学习网络

此示例显示如何在本地计算机上运行多个深度学习实验。

使用Parcom来培训多个深度学习网络

此示例显示了如何使用a议案循环执行培训选项上的参数扫描。

使用Parfeval培训多个深入学习网络

此示例显示了如何使用Parfeval.在网络架构的深度上执行参数扫描,用于深度学习网络并在训练期间检索数据。

将深度学习数据上传到云端

此示例显示如何将数据上载到Amazon S3存储桶。

向群集发送深度学习批处理作业

此示例显示如何向群集发送深度学习培训批处理作业,以便在培训期间继续工作或关闭MATLAB。

与自定义训练循环并行列车网络

此示例显示如何设置自定义培训循环以并行培训网络。

特色例子