Глубокое обучение в параллели и в облаке

Масштабирование глубокого обучения с помощью нескольких графических процессоров на местном уровне или в облаке и обучение нескольких сетей в интерактивном режиме или в пакетных заданиях

Обучите глубокие сети на нескольких графических процессорах, кластерах и облаках с помощью Parallel Computing Toolbox™. Масштабирование глубокого обучения с помощью нескольких графических процессоров на локальном уровне или в кластерах и обучение нескольких сетей в интерактивном режиме или в пакетных заданиях. Чтобы узнать об опциях, смотрите Шкалу Глубокого Обучения Параллельно и в Облаке.

Темы

Глубокое обучение с большими данными на графических процессорах и параллельно

Обучите глубокие сети на центральных процессорах, графических процессорах, кластерах и облаках и настройте опции в соответствии с вашим оборудованием.

Масштабирование глубокого обучения параллельно и в облаке

Опции глубокого обучения с MATLAB с использованием нескольких графических процессоров, локально или в облаке.

Глубокое обучение с MATLAB на нескольких графических процессорах

Укажите несколько графических процессоров, которые будут использоваться локально или в облаке для обучения.

Обучите сеть с помощью автоматической поддержки мультиграфических процессоров

В этом примере показано, как использовать несколько графических процессоров на локальной машине для глубокого обучения с помощью автоматической параллельной поддержки.

Обучите Нейронные сети для глубокого обучения параллельно

В этом примере показано, как запустить несколько экспериментов по глубокому обучению на локальной машине.

Используйте parfor для обучения нескольких Нейронных сетей для глубокого обучения

В этом примере показано, как использовать parfor цикл, чтобы выполнить сдвиг параметра для опции обучения.

Используйте parfeval для обучения нескольких Нейронных сетей для глубокого обучения

В этом примере показано, как использовать parfeval выполнить зачистку параметра на глубине сетевой архитектуры для нейронной сети для глубокого обучения и извлечь данные во время обучения.

Загрузите данные глубокого обучения в облако

В этом примере показано, как загрузить данные в блок S3 Amazon.

Отправка пакетного задания глубокого обучения в кластер

В этом примере показано, как отправить пакетные задания глубокого обучения в кластер, чтобы можно было продолжить работу или закрыть MATLAB во время обучения.

Обучите сеть параллельно с пользовательским циклом обучения

В этом примере показано, как настроить пользовательский цикл обучения для параллельного обучения сети.

Обучите сеть с помощью федеративного обучения

В этом примере показано, как обучить сеть с помощью федеративного обучения.

Рекомендуемые примеры

Train Network in the Cloud Using Automatic Parallel Support

Обучите сеть в облаке с помощью автоматической параллельной поддержки

Обучите сверточную нейронную сеть с помощью автоматической поддержки MATLAB для параллельного обучения. Обучение глубокому обучению часто занимает часы или дни. С помощью параллельных вычислений можно ускорить обучение с помощью нескольких графических модулей (GPU) локально или в кластере в облаке. Если у вас есть доступ к машине с несколькими графическими процессорами, то можно завершить этот пример на локальной копии данных. Если вы хотите использовать больше ресурсов, то можно масштабировать обучение глубокого обучения до облака. Дополнительные сведения о опциях параллельного обучения см. в разделе Шкале глубокого обучения параллельно и в облаке. Этот пример проведет вас через шаги, чтобы обучить нейронную сеть для глубокого обучения в кластере в облаке с помощью автоматической параллельной поддержки MATLAB.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте