需求

在运行这个示例之前，您需要配置一个集群并将数据上传到云。在MATLAB中，您可以直接从MATLAB桌面在云中创建集群。在首页选项卡,平行菜单中,选择创建和管理集群．在集群配置文件管理器中，单击创建云计算集群．或者，您可以使用MathWorks Cloud Center来创建和访问计算集群。有关更多信息，请参见云中心入门．对于本例，请确保在MATLAB中将集群设置为默认值首页选项卡,在平行>选择默认集群．之后，将数据上传到Amazon S3桶，并直接从MATLAB使用它。本示例使用已经存储在Amazon S3中的CIFAR-10数据集的副本。说明,请参阅上传深度学习数据到云．

提交批处理作业

属性将脚本作为批处理作业发送到集群批处理函数。集群分配一个worker来执行脚本的内容。如果脚本中的并行代码受益于额外的worker，例如，它包括自动并行支持或parfor循环，则需要显式地请求workers。万博1manbetx批处理使用一个worker作为运行脚本的客户端。您可以通过使用“Pool”名称-值对参数指定更多的工作人员。

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入使用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);

您可以通过检查作业监视器来查看作业在集群中的当前状态。在环境上节首页选项卡上,选择平行>监控工作以打开作业监视器。

您可以向集群提交其他作业。如果集群由于运行其他作业而不可用，则提交的任何新作业都将保持排队状态，直到集群可用为止。

以编程方式获取结果

在向集群提交作业之后，您可以在进行计算时继续在MATLAB中工作。如果您的代码的其余部分依赖于一个作业的完成，则使用等待命令。在这种情况下，等待任务完成。

等待(job1);

在作业完成后，使用负载函数。在这种情况下，从提交的脚本中的并行参数扫描中获取训练过的网络及其准确性。

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}

要加载批处理作业中的所有变量，请使用负载函数没有参数。

负载(job1);

如果关闭MATLAB，您仍然可以在集群中恢复作业，以便在计算进行时或计算完成后获取结果。在关闭MATLAB之前，记下作业ID，然后使用findJob函数。

要检索作业，首先使用parcluster函数。然后，提供工作IDfindJob．在本例中，作业ID为1．

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

完成后删除作业。作业从作业监视器中删除。

删除(job1);

使用作业监视器获取结果

当你提交批作业时，所有的计算都发生在集群中，你可以安全地关闭MATLAB。您可以通过在另一个MATLAB会话中使用作业监视器来检查作业的状态。

当作业完成后，您可以从作业监视器检索结果。在环境上节首页选项卡上,选择平行>监控工作以打开作业监视器。然后右键单击作业以显示上下文菜单。从这个菜单，你可以: