batch
Запустите скрипт MATLAB или функционируйте на рабочем
Синтаксис
Описание
j = batch(script)script на рабочем в кластере, заданном кластерным профилем по умолчанию. (Примечание: не включайте .m расширение файла с именем скрипта.) Функция возвращает j, указатель на задание возражает, что запускает скрипт. Файл скрипта script копируется в рабочего.
По умолчанию переменные рабочей области копируются от клиента в рабочих, когда вы запускаете batch(script). Задание и объекты задачи не копируются в рабочих.
j = batch(expression)expression когда выражение на рабочем в кластере задано кластерным профилем по умолчанию. Функция возвращает j, указатель на задание возражает, что запускает выражение.
По умолчанию переменные рабочей области копируются от клиента в рабочих, когда вы запускаете batch(expression). Задание и объекты задачи не копируются в рабочих.
j = batch(myCluster,expression)batch(expression) за исключением того, что выражение работает на рабочем в кластере, заданном кластерным объектом myCluster.
j = batch(fcn,N,{x1,...,xn})fcn на рабочем в кластере, заданном кластерным профилем по умолчанию. Функция возвращает j, указатель на задание возражает, что запускает функцию. Функция выполнена с данными аргументами, x1,...,xn, и возвращает N выходные аргументы. Файл функции для fcn копируется в рабочего. (Примечание: не включайте .m расширение файла с аргументом имени функции.)
j = batch(myCluster,fcn,N,{x1,...,xn})batch(fcn,N,{x1,...,xn}) за исключением того, что функция работает на рабочем в кластере, заданном кластерным объектом myCluster.
j = batch(___,Name,Value)
Примеры
Запустите скрипт как пакетное задание
Используйте batch выгрузить работу к сеансу работника MATLAB, который запускается в фоновом режиме. Можно продолжить использовать MATLAB, в то время как расчеты происходят.
Запустите скрипт как пакетное задание при помощи batch функция. По умолчанию, batch использует ваш кластерный профиль по умолчанию. Проверяйте, что ваш кластерный профиль по умолчанию на вкладке MATLAB Home, в разделе Environment, параллельно> Выбирает Default Cluster. В качестве альтернативы можно задать кластерный профиль с 'Profile' аргумент пары "имя-значение".
job = batch('myScript');batch не делает блока MATLAB, и можно продолжить работать, в то время как расчеты происходят.
Если вы хотите с блоком MATLAB до концов задания, используйте wait функция на объекте задания.
wait(job);
По умолчанию MATLAB сохраняет окно Command Window от пакетного задания до дневника задания. Чтобы получить его, используйте diary функция.
diary(job)
--- Start Diary --- n = 100 --- End Diary ---
После концов задания выберите результаты при помощи load функция.
load(job,'x');
plot(x)
Если вы хотите загрузить все переменные в пакетном задании, используйте load(job) вместо этого.
Когда вы загрузите все необходимые переменные, удалите объект задания очистить его данные и постараться не использовать ресурсы излишне.
delete(job);
clear jobОбратите внимание на то, что, если вы отправляете файл скрипта с помощью batch, MATLAB передает все переменные рабочей области кластеру, даже если ваш скрипт не использует их. Время передачи данных для большой рабочей области может быть существенным. Как лучшая практика, преобразуйте свой скрипт в файл функции, чтобы избежать этой коммуникации наверху. Для примера, который использует функцию, смотрите Пакетное задание Запуска и доступ к Файлам от Рабочих.
Для большего количества расширенных настроек с batch, смотрите Пакетное задание Запуска и доступ к Файлам от Рабочих.
Запустите пакетное задание и доступ к файлам от рабочих
Можно разгрузить расчеты, чтобы запуститься в фоновом режиме при помощи batch. Если для вашего кода нужен доступ к файлам, можно использовать дополнительные опции, такие как 'AttachedFiles' или 'AdditionalPaths', сделать данные доступными. Можно закрыть или продолжить работать в MATLAB, в то время как расчеты происходят и восстанавливают результаты позже.
Подготовьте пример
Используйте функцию поддержки prepareSupportingFiles скопировать необходимые данные для этого примера к вашей текущей рабочей папке.
prepareSupportingFiles;
Ваша текущая рабочая папка теперь содержит 4 файла: A.dat, B1.dat, B2.dat, и B3.dat.
Запустите пакетное задание
Создайте кластерный объект с помощью parcluster. По умолчанию, parcluster использует ваш кластерный профиль по умолчанию. Проверяйте, что ваш кластерный профиль по умолчанию на вкладке MATLAB Home, в разделе Environment, параллельно> Выбирает Default Cluster.
c = parcluster();
Поместите свой код в функции и представьте его как пакетное задание при помощи batch. Для примера пользовательской функции смотрите функцию поддержки divideData. Задайте ожидаемое количество выходных аргументов и массива ячеек с входными параметрами к функции.
Обратите внимание на то, что, если вы отправляете файл скрипта с помощью пакета, MATLAB передает все переменные рабочей области кластеру, даже если скрипт не использует их. Если у вас есть большая рабочая область, она влияет негативно на время передачи данных. Как лучшая практика, преобразуйте свой скрипт в файл функции, чтобы избежать этой коммуникации наверху. Можно сделать это путем простого добавления функциональной линии в начале скрипта. Уменьшать наверху в этом примере, divideData задан в файле за пределами этого live скрипта.
Если ваш код использует параллельный пул, используйте 'Pool' аргумент пары "имя-значение", чтобы создать параллельный пул с количеством рабочих, которых вы задаете. batch использует дополнительного рабочего, чтобы запустить саму функцию.
По умолчанию, batch изменяет начальную рабочую папку рабочих к текущей папке клиента MATLAB. Может быть полезно управлять начальной рабочей папкой в рабочих. Например, вы можете хотеть управлять им, если ваш кластер использует различную файловую систему, и поэтому пути отличаются, такой как тогда, когда вы подчиняетесь от клиентской машины Windows до кластера Linux.
Чтобы сохранить начальную рабочую папку рабочих и использовать их значение по умолчанию, установите
'CurrentFolder'к'.'.Чтобы изменить начальную рабочую папку, установите
'CurrentFolder'к папке по вашему выбору.
Этот пример использует параллельный пул с тремя рабочими и выбирает временное местоположение для начальной рабочей папки. Используйте batch разгружать расчеты в divideData.
job = batch(c,@divideData,1,{}, ...
'Pool',3, ...
'CurrentFolder',tempdir);batch запуски divideData на параллельном рабочем, таким образом, можно продолжить работать в MATLAB, в то время как расчеты происходят.
Если вы хотите с блоком MATLAB, пока задание не завершается, используйте wait функция на объекте задания.
wait(job);
Чтобы получить результаты, используйте fetchOutputs на объекте задания. Как divideData зависит от файла, который рабочие не могут найти, fetchOutputs выдает ошибку. Можно получить доступ к информации об ошибке при помощи getReport на Error свойство Task объекты в задании. В этом примере код зависит от файла, который не могут найти рабочие.
getReport(job.Tasks(1).Error)
ans =
'Error using divideData (line 4)
Unable to read file 'B2.dat'. No such file or directory.'
Доступ к файлам от рабочих
По умолчанию, batch автоматически анализирует ваш код и передает требуемые файлы рабочим. В некоторых случаях необходимо явным образом передать те файлы - например, когда вы определяете имя файла во времени выполнения.
В этом примере, divideData получает доступ к вспомогательному файлу A.dat, который batch автоматически обнаруживает и передает. Функция также доступы B1.dat, но это разрешает имя файла во времени выполнения, таким образом, автоматический анализ зависимостей не обнаруживает его.
type divideData.m function X = divideData()
A = load("A.dat");
X = zeros(flip(size(A)));
parfor i = 1:3
B = load("B" + i + ".dat");
X = X + A\B;
end
end
Если данные находятся в месте, к которому могут получить доступ рабочие, можно использовать аргумент пары "имя-значение" 'AdditionalPaths' задавать местоположение. 'AdditionalPaths'добавляет этот путь к пути поиска файлов MATLAB рабочих и делает данные видимыми им.
pathToData = pwd;
job(2) = batch(c,@divideData,1,{}, ...
'Pool',3, ...
'CurrentFolder',tempdir, ...
'AdditionalPaths',pathToData);
wait(job(2));Если данные находятся в месте, к которому не могут получить доступ рабочие, можно передать файлы рабочим при помощи 'AttachedFiles' аргумент пары "имя-значение". Необходимо передать файлы, если клиент и рабочие не совместно используют ту же файловую систему, или если кластер использует типовой интерфейс планировщика в неразделяемом режиме. Для получения дополнительной информации смотрите, Конфигурируют Используя Типовой Интерфейс Планировщика (MATLAB Parallel Server).
filenames = "B" + string(1:3) + ".dat"; job(3) = batch(c,@divideData,1,{}, ... 'Pool',3, ... 'CurrentFolder',tempdir, ... 'AttachedFiles',filenames);
Найдите существующее задание
Можно закрыть MATLAB после представления задания и получить результаты позже. Прежде чем вы закроете MATLAB, обратите внимание на ID задания.
job3ID = job(3).ID
job3ID = 25
Когда вы открываете MATLAB снова, можно найти задание при помощи findJob функция.
job(3) = findJob(c,'ID',job3ID);
wait(job(3));В качестве альтернативы можно использовать Джоба Монитора, чтобы отследить задание. Можно открыть его от вкладки MATLAB Home, в разделе Environment, параллельно> Монитор Джобс.
Получите результаты и очистите данные
Чтобы получить результаты пакетного задания, используйте fetchOutputs функция. fetchOutputs возвращает массив ячеек с выходными параметрами функционального запуска с batch.
X = fetchOutputs(job(3))
X = 1×1 cell array
{40×207 double}
Когда вы получили все необходимые выходные параметры и больше не нуждаетесь в объекте задания, удаляете его, чтобы очистить его данные и постараться не использовать ресурсы излишне.
delete(job)
clear jobВходные параметры
Выходные аргументы
Советы
Чтобы просмотреть состояние или отследить прогресс пакетного задания, используйте Монитор Задания, как описано в Мониторе Задания. Можно также использовать Монитор Задания, чтобы получить объект задания для пакетного задания, которое было создано на различном сеансе, или для пакетного задания, которое было создано, не возвращая объект задания в batch вызвать.
Удалите любые пакетные задания, вы больше не должны стараться не использовать кластерные ресурсы хранения излишне.