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並列およびクラウドでの深層学習
Parallel Computing Toolbox™ を使用して、複数の GPU、クラスター、およびクラウドで深いネットワークに学習させます。ローカルまたはクラスターで複数の GPU を使用して深層学習をスケールアップし、対話形式またはバッチ ジョブで複数のネットワークに学習させます。オプションについては、並列およびクラウドでの深層学習のスケールアップを参照してください。
トピック
CPU、GPU、クラスター、およびクラウドでネットワークに学習させ、ハードウェアに合わせてオプションを調整します。
ローカルまたはクラウドで複数の GPU を使用する、MATLAB での深層学習のオプション。
ローカルまたはクラウドで学習に使用する複数の GPU を指定します。
この例では、自動並列サポートを使用した深層学習のために、ローカル マシンで複数の GPU を使用する方法を説明します。
この例では、ローカル マシンで複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。
この例では、parfor
ループを使用して、学習オプションについてのパラメーター スイープを実行する方法を説明します。
parfeval を使用した複数の深層学習ネットワークの学習
この例では、parfeval
を使用して、深層学習ネットワークのネットワーク アーキテクチャの深さについてのパラメーター スイープを実行し、学習中にデータを取得する方法を説明します。
この例では、データを Amazon S3 バケットにアップロードする方法を説明します。
この例では、学習中に作業を継続したり MATLAB を閉じたりできるように、深層学習における学習のバッチ ジョブをクラスターに送信する方法を説明します。
この例では、ネットワークに並列学習させるためのカスタム学習ループを設定する方法を説明します。
Train Network Using Federated Learning
This example shows how to train a network using federated learning. Federated learning is a technique that enables you to train a network in a distributed, decentralized way [1].