Параллельные вычисления быстрого запуска для Statistics and Machine Learning Toolbox

Примечание

Чтобы использовать параллельные вычисления, у вас должна быть лицензия Parallel Computing Toolbox™.

Найдите что-либо подобное функциональности Statistics and Machine Learning Toolbox

Можно использовать любую из функций Statistics and Machine Learning Toolbox™ с построениями Parallel Computing Toolbox такой как parfor (Parallel Computing Toolbox) и spmd (Parallel Computing Toolbox). Однако некоторые функции, такие как те с интерактивными отображениями, могут потерять функциональность параллельно. В частности, отображения и интерактивное использование не являются эффективными на рабочих (см. Словарь для Параллельного Расчета).

Кроме того, некоторые функции Statistics and Machine Learning Toolbox улучшены, чтобы использовать параллельные вычисления внутренне. Например, некоторая модель, соответствующая функциям, выполняет гипероптимизацию параметров управления параллельно. Для полного списка функций Statistics and Machine Learning Toolbox, которые поддерживают параллельные вычисления, см. Функциональный Список (Автоматическая Параллельная Поддержка). Для указаний и ограничений по применению каждой функции смотрите Автоматический Параллельный Раздел поддержки на странице ссылки на функцию.

Как вычислить параллельно

Этот раздел уступает самому простому дорогу, чтобы использовать расширенные функции параллельно. Для более усовершенствованных тем, включая проблемы воспроизводимости и вложенный parfor циклы, смотрите, что другие темы в Ускоряют Статистические Расчеты.

Для получения информации о параллельном статистическом вычислении в командной строке войти

help parallelstats

Чтобы иметь функцию вычисляют параллельно:

Настройте параллельную среду

Чтобы запустить статистический расчет параллельно, сначала настройте параллельную среду.

Примечание

Подготовка параллельной среды может занять несколько секунд.

Для многожильной машины введите следующее в MATLAB® командная строка:

parpool(n)

n количество рабочих, которых вы хотите использовать.

Можно также идти параллельно код в MATLAB Online™. Для получения дополнительной информации смотрите Использование Parallel Computing Toolbox с Кластером Центра Облака в MATLAB Online (Parallel Computing Toolbox).

Установите UseParallel Опция к true

Создайте структуру опций с statset функция. Чтобы запуститься параллельно, установите UseParallel опция к true:

paroptions = statset('UseParallel',true);

Вызовите функцию Используя структуру опций

Вызовите свою функцию с синтаксисом, который использует структуру опций. Например:

% Run crossval in parallel
cvMse = crossval('mse',x,y,'predfun',regf,'Options',paroptions);

% Run bootstrp in parallel
sts = bootstrp(100,@(x)[mean(x) std(x)],y,'Options',paroptions);

% Run TreeBagger in parallel
b = TreeBagger(50,meas,spec,'OOBPred','on','Options',paroptions);

Для большего количества полных примеров параллельных статистических функций смотрите Параллельную обработку Использования для Регрессии Рабочий процесс TreeBagger, Складной нож Реализации Используя Параллельные вычисления, Перекрестная проверка Реализации Используя Параллельные вычисления и Начальная загрузка Реализации Используя Параллельные вычисления.

После того, как вы закончите вычислять параллельно, закройте параллельную среду:

delete mypool

Совет

Чтобы сэкономить время, сохраните пул открытым, если вы ожидаете вычислять параллельно снова скоро.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте