Обучите сверточную нейронную сеть с помощью MATLAB автоматическая поддержка параллельного обучения. Обучение глубокому обучению часто занимает часы или дни. С параллельными вычислениями можно ускорить обучение с помощью нескольких графических блоков обработки (графические процессоры) локально или в кластере в облаке. Если у вас есть доступ к машине с помощью нескольких графических процессоров, то можно завершить этот пример на локальной копии данных. Если вы хотите использовать больше ресурсов, то можно увеличить обучение глубокому обучению к облаку. Чтобы узнать больше о ваших опциях для параллельного обучения, смотрите, Увеличивают Глубокое обучение в параллели и в облаке. Этот пример проводит вас по шагам, чтобы обучить нейронную сеть для глубокого обучения в кластере в облаке с помощью MATLAB автоматическая параллельная поддержка.

Используйте несколько графических процессоров на своей локальной машине для обучения глубокому обучению использование автоматической параллельной поддержки. Учебные нейронные сети для глубокого обучения часто занимают часы или дни. С параллельными вычислениями можно ускорить обучение с помощью нескольких графических процессоров. Чтобы узнать больше об опциях для параллельного обучения, смотрите, Увеличивают Глубокое обучение в параллели и в облаке.

Обучите нейронную сеть для глубокого обучения классификации с помощью Experiment Manager.

Обучите нейронную сеть для глубокого обучения регрессии с помощью Experiment Manager.

Запустите несколько экспериментов глубокого обучения на своей локальной машине. Используя этот пример как шаблон, можно изменить слоя сети и опции обучения, чтобы удовлетворить определенным потребностям приложения. Можно использовать этот подход с синглом или несколькими графическими процессорами. Если у вас есть один графический процессор, сети обучаются один за другим в фоновом режиме. Подход в этом примере позволяет вам продолжить использовать MATLAB®, в то время как эксперименты глубокого обучения происходят.

Используйте цикл parfor, чтобы выполнить развертку параметра на опции обучения.

Используйте parfeval, чтобы выполнить развертку параметра на глубине сетевой архитектуры для нейронной сети для глубокого обучения и получить данные во время обучения.

Загрузите данные на блок Amazon S3.

Настройте пользовательский учебный цикл, чтобы обучить сеть параллельно. В этом примере параллельные рабочие обучаются на фрагментах полного мини-пакета. Если у вас есть графический процессор, то обучение происходит на графическом процессоре. Во время обучения объект DataQueue передает информацию о процессе обучения обратно клиенту MATLAB.

Обучите сеть с помощью объединенного в федерацию изучения. Федеративное изучение является методом, который позволяет вам обучить сеть распределенным, децентрализованным способом [1].

Отправьте пакетные задания обучения глубокому обучению в кластер так, чтобы можно было продолжить работать или закрыть MATLAB во время обучения.