Cloud Center 发行说明
2025 年 11 月
Support for MATLAB Parallel Server with R2025b
您可以在 Cloud Center 实例上运行基于 R2025b 的集群。
要查看支持的版本，请参阅 集群支持的版本。
2025 年 10 月
MATLAB Parallel Server：创建和使用集群的精简用户界面
MATLAB® Parallel Server™ Cloud Center 现已启用全新用户界面及底层基础设施。操作系统已更新至 Ubuntu® 24.04。因此，MATLAB Parallel Server 用户获得了更优的性能、安全性及用户体验。
Cloud Center 中云机器配置的设置参数，参考自 GitHub® 上发布的以下参考架构：Amazon Web Services 上的 MATLAB Parallel Server。
兼容性注意事项
若您在 2025 年 10 月 22 日前创建的现有 R2023b 至 R2025a MATLAB Parallel Server 云集群，该云集群将在 2025 年 11 月 20 日后停止运行。
请按照以下步骤升级您现有的云集群。
登录到 Cloud Center。
创建一个新的 MATLAB Parallel Server 云集群。
从原始集群下载所有必要的文件和数据，并将其迁移至新集群。
删除您原始的云集群。
您可继续使用现有的 MATLAB Parallel Server 云集群，直至 2025 年 11 月 20 日。此日期之后，所有 Ubuntu 20.04 云集群将无法在 MATLAB 或 Cloud Center 中运行或被发现。
功能即将删除或变更
| 功能 | 变化 | 请改用 |
|---|---|---|
| Automatically terminate cluster 现在被称为 Auto-Shutdown (hrs)。Auto-Shutdown (hrs) 操作的行为与 Automatically terminate cluster 功能不同。 | 当集群在 Auto-Shutdown (hrs) 设置的时长后超时，集群机器将停止运行，但其他集群资源仍会继续运行并产生费用。这些资源可保留您现有的集群访问规则，并支持您快速重启集群。 | 为避免产生费用，请在警告消息中选择 Stop All Resources，停止这些资源并保存集群的数据备份至您的云帐户。 |
Global Cluster Access 设置已删除。 | 通过 Global Cluster Access 设置，您可以指定可访问云集群的计算机的 IP 地址范围列表。此 IP 范围列表适用于您所有正在运行的集群。 | 您可以使用 Default IP Address 设置来指定可访问该集群的 IP 地址列表。启动集群后，您可以在 Access Ports and IP 部分配置可访问该集群的 IP 地址。有关详细信息，请参阅管理集群访问。您需要为每个集群单独配置设置。 |
您添加的自定义集群访问规则在 Stop 集群并重启后不会保留。 | 此前，自定义集群访问规则在停止集群并重新启动时仍会保留。 | 在停止并重新启动集群后，您可以再次自定义集群访问规则。有关具体操作方法，请参阅管理集群访问。您还可以使用 Default IP Address 设置来指定可访问该集群的 IP 地址列表。此 IP 地址列表在您停止并重启集群时仍会保留。 |
Use a Dedicated headnode 配置设置已被移除。相反，默认情况下所有集群都使用专用的主节点。 | 您此前可选择是否为集群配置专用主节点。现在，默认情况下会将一个专用主节点附加到您的集群。所有管理服务（例如作业管理器或文件服务器）都在主节点上运行，而非工作单元。这确保了运行消耗大量系统资源（如内存、处理器、网络或本地存储）的计算任务时，不会对作业管理器的性能造成负面影响。 | - |
| Local Machine Storage 配置设置已被移除。 | 创建集群时，您无法再输入 EBS 快照的 ID 来访问原始快照中的所有数据。创建集群时，您也不再能在每台工作单元上创建本地数据卷。 | - |
| Persisted Storage 现在被称为 Shared Storage Size (GB)。要指定共享存储空间的大小，必须勾选复选框 Enable shared storage。 | 此前，若未指定持久化存储，当您停止并重启集群时，MATLAB 作业调度程序数据库将无法持久化。现在，无论您是否选择 Enable shared storage，您的 MATLAB 作业调度程序在停止并重启集群时始终会保持存在。 | - |
Operating System Image (AMI) 配置设置已被移除。 | 此前，您在创建云集群时可使用自定义的 Amazon® 机器镜像 (AMI)。此功能已不再可用。要了解有关在云集群中使用的 AMI 的更多信息，请参阅 GitHub 存储库：Amazon Web Services 上的 MATLAB Parallel Server。 | - |
| Upload S3 Data 配置设置已被移除。 | 创建集群时，您将无法再上传 Amazon S3™ 数据。 | 创建集群后，您可以将 Amazon S3 数据上传至该集群。有关详细信息，请参阅将数据传输至 Amazon S3 存储桶，并使用 MATLAB 访问数据。 |
默认情况下，您将无法再下载用户名 clouduser 的 SSH 私钥。 | 默认情况下，您无法使用用户名 clouduser 的 SSH 私钥通过标准实用工具（如 SCP、SFTP、FileZilla 等）向集群传输数据。 | 要使用用户名 clouduser 通过 SSH 连接到集群，您的集群管理员必须为您配置用户配置文件。有关详细信息，请参阅下载 SSH 密钥身份文件。然后，您可以使用此配置文件将数据传输到集群。有关详细信息，请参阅使用标准实用工具传输数据。 |
| 已移除 Cluster log level 设置的 Highest 选项。 | 此前，您可以在 Cloud Center 中将 Highest 设置为 Cluster log level。 | - |
2025 年 10 月
支持 MATLAB R2025b
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2025b。
要查看支持的版本，请参阅 支持的 MATLAB 版本
支持 MATLAB R2025a
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2025a。
要查看支持的版本，请参阅 支持的 MATLAB 版本
2025 年 5 月
Support for MATLAB Parallel Server with R2025a
您可以在 Cloud Center 实例上运行基于 R2025a 的集群。
要查看支持的版本，请参阅 集群支持的版本。
2024 年 9 月
支持 MATLAB R2024b
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2024b。
要查看支持的版本，请参阅 支持的 MATLAB 版本。
Support for MATLAB Parallel Server with R2024b
您可以在 Cloud Center 实例上运行基于 R2024b 的集群。
要查看支持的版本，请参阅 集群支持的版本。
2024 年 7 月
功能即将删除或变更
对版本 MATLAB R2022a 和 MATLAB R2021b 的支持将于 2024 年 9 月终止。
要查看支持的版本，请参阅 支持的 MATLAB 版本。
2024 年 4 月
支持 MATLAB R2024a
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2024a。
要查看支持的版本，请参阅 支持的 MATLAB 版本。
Support for MATLAB Parallel Server with R2024a
您可以在 Cloud Center 实例上运行基于 R2024a 的集群。
要查看支持的版本，请参阅 集群支持的版本。
2024 年 2 月
功能即将删除或变更
AWS® 实例类型 cc2.8xlarge、cg1.4xlarge、g2.2xlarge 和 g2.8xlarge 在大多数 AWS 区域已不再提供，且其支持将从 Cloud Center 中移除。若您的 Cloud Center 集群中使用了上述任何实例类型，请使用其他受支持的实例类型来配置集群。
要查看当前支持的实例类型，请参阅选择受支持的 EC2 实例机器类型。
2023 年 9 月
支持 MATLAB R2023b
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2023b。
要查看支持的版本，请参阅 支持的 MATLAB 版本。
Support for MATLAB Parallel Server with R2023b
您可以在 Cloud Center 实例上运行基于 R2023b 的集群。
要查看支持的版本，请参阅 集群支持的版本。
2023 年 4 月
支持 MATLAB R2023a
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2023a。
要查看支持的版本，请参阅 支持的 MATLAB 版本。
2023 年 3 月
Support for MATLAB Parallel Server with R2023a
您可以在 Cloud Center 实例上运行基于 R2023a 的集群。
要查看支持的版本，请参阅 集群支持的版本。
Support for new instance classes
新增五种通用型实例类别的支持：m6a、m6i、m6id、m6in 和 m6idn。
新增五种计算优化型实例类别的支持：c6a、c6i、c6id 和 c6in。
新增对加速计算（GPU）实例类别的支持：g5。
新增对五种内存优化类的支持：r6a、r6i、r6id、r6in 和 r6idn。
有关新增计算优化型实例及区域可用性的更多详情，请参阅 选择受支持的 EC2 实例机器类型。
2022 年 10 月
支持 MATLAB R2022b
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2022b。
要查看支持的版本，请参阅 支持的 MATLAB 版本。
2022 年 9 月
Support for MATLAB Parallel Server with R2022b
您可以在 Cloud Center 实例上运行基于 R2022b 的集群。
要查看支持的版本，请参阅 集群支持的版本。
2022 年 4 月
使用 Cloud Center 在 AWS 中运行 MATLAB
现在您可以使用 Cloud Center 在 Amazon Web Services (AWS) 中启动 MATLAB。您可以启动一台安装了 MATLAB 的单台机器，通过 Web 浏览器或远程桌面应用程序访问它。要开始操作，请参阅 将云帐户关联至 Cloud Center 和 使用 Cloud Center 在 Amazon Web Services (AWS) 上启动 MATLAB。
您可以继续使用 Cloud Center 启动和管理 MATLAB Parallel Server 集群，这些集群可从任何 MATLAB 访问。要查看支持的版本，请参阅 集群支持的版本。
2021 年 9 月
Support for MATLAB Release R2021b
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2021b。
2021 年 5 月
Support for new instance classes
新增六种通用型实例类别的支持：m5a、m5ad、m5d、m5dn、m5n 和 m5zn。
新增支持五种计算优化型实例类：c5、c5a、c5ad、c5d 和 c5n。
新增两类加速计算（GPU）实例：g4dn 和 p3dn。
新增支持八种内存优化架构：r5、r5a、r5ad、r5b、r5d、r5dn、r5n 和 x1e。
注意
c5d.xlarge 是 VPC 中集群的新默认主节点实例类型，m5.8xlarge 是新的默认工作单元实例。
有关新增计算优化型实例及区域可用性的更多详情，请参阅 选择受支持的 EC2 实例机器类型。
2021 年 3 月
Support for MATLAB Release R2021a
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2021a。
MATLAB Worker Amazon Machine Images (AMI) now support Ubuntu 20.04 LTS
所有工作单元 AMI 现均包含 Ubuntu 20.04 的安装。
MATLAB worker Amazon Machine Images (AMI) now support CUDA 11.0 and gcc/g++ 9.3
所有工作单元 AMI 现已包含 CUDA 工具包 11.0 和 gcc/g++ 9.3 的安装。您可以在配备支持的 GPU 设备的 GPU 启用型 EC2 实例上，通过 GPU Coder™ 工具从 CU 代码生成 CUDA 核对象，或编译兼容 CUDA 的源代码、库文件及可执行程序。有关受支持设备的信息，请参阅GPU 计算要求 (Parallel Computing Toolbox)。您可以在 MATLAB 工作单元 AMI 上使用需要 gcc/g++ 9.3 或更早版本编译器的 MathWorks® 产品（例如 MATLAB Coder™ 或 HDL Coder™）。有关产品要求的信息，请参阅系统要求和支持的编译器。
2020 年 9 月
Support for MATLAB Release R2020b including one additional pretrained convolutional neural networks (CNN) for deep learning
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2020b，该版本新增支持一个预训练卷积神经网络（CNN）模型：EfficientNet-b0。您可以将此预训练模型用于分类和迁移学习。您可以使用
efficientnetb0(Deep Learning Toolbox) 函数访问模型。有关详细信息，请参阅并行和云 (Deep Learning Toolbox)和预训练的深度神经网络 (Deep Learning Toolbox)。MATLAB worker Amazon Machine Images (AMI) now support CUDA 10.2 and gcc/g++ 6.5
所有工作单元 AMI 现已包含 CUDA 工具包 10.2 和 gcc/g++ 6.5 的安装。您可以在配备支持的 GPU 设备的 GPU 启用型 EC2 实例上，通过 GPU Coder 工具从 CU 代码生成 CUDA 核对象，或编译兼容 CUDA 的源代码、库文件及可执行程序。有关受支持设备的信息，请参阅GPU 计算要求 (Parallel Computing Toolbox)。您可以在 MATLAB 工作单元 AMI 上使用需要 gcc/g++ 6.5 或更早版本编译器的 MathWorks 产品（例如 MATLAB Coder 或 HDL Coder）。有关产品要求的信息，请参阅系统要求和支持的编译器。
2020 年 3 月
功能即将删除或变更
| 功能 | 结果 | 请改用 | 兼容性注意事项 |
|---|---|---|---|
共享集群不再需要“共享对象”白名单（适用于所有版本，但 R2019b 除外，该版本仍需使用“共享对象”白名单）。 | 任何拥有集群配置文件的用户均可访问共享集群（R2019b 版本除外，该版本仍需 " 共享对象 " 白名单）。 | 若要使用 " 共享对象 " 白名单限制访问权限，请仅使用 R2019b 版本。 | 现有的 " 共享对象 " 白名单在除 R2019b 版本外的任何版本中均不影响集群访问权限，因此不应在其他版本中使用该列表来限制用户对集群的访问权限。 |
| 您将无法再导出个人集群配置文件。 | 对于个人集群，导出集群配置文件选项已不可用。个人聚类功能在 R2019b 版本中引入。 您仍可为任何 R2019b 共享型集群以及任何 R2018a 至 R2019a 集群导出集群配置文件。 | 运行个人集群的集群配置文件可通过以下路径添加至 MATLAB：在 MATLAB 的 Parallel 菜单下，使用 Discover Clusters...选项进行操作。 通过在 MATLAB 中的 Cluster Profile Manager 上使用 Create Cloud Cluster 选项创建新的个人集群，集群配置文件将自动添加至 MATLAB。集群配置管理器可通过 MATLAB 中并行菜单下的 Create and Manage Clusters...选项访问。 | 无 |
2019 年 10 月
集群共享状态
集群属性共享状态使 Cloud Center 能够授权用户从 MATLAB 向集群提交作业或与集群交互。共享状态可能是个人集群（仅您本人可访问）或可共享集群（您通过白名单显式授权的人员可访问）。集群的默认共享状态属性为个人集群。此授权控制与通过 SSH 访问集群无关。
对于可共享集群，创建集群者必须明确将授权用户添加至 Shared With 字段。
注意
在 R2019b 之前的 MATLAB 版本中创建的 Cloud Center 集群不包含具有共享状态属性的集群。这些集群均为隐式共享集群，任何导入集群配置文件的用户均被授权向 MATLAB 提交作业或与该集群进行交互。这些集群的入站防火墙规则仅由全局集群访问规则管理。
Auto-Manage Cluster Access
集群属性自动管理集群访问允许 Cloud Center 按集群逐个管理集群的入站防火墙规则。个人集群默认启用了自动管理集群访问功能。
注意
在 R2019b 之前创建的集群均为可共享集群，其入站防火墙规则仅由全局集群访问规则管理。
有关详细信息，请参阅管理集群访问。
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 Cloud Center 已停止对运行 MATLAB 版本 R2017b 的支持。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 错误 MATLAB 版本 R2019b、R2019a、R2018b 或 R2018a 随着新版 MATLAB 获得支持，旧版支持将在未来版本中逐步移除。
2019 年 6 月
Support for MATLAB Release R2019a Update 3 including three additional pretrained convolutional neural networks (CNN) for deep learning
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB R2019a Update 3，该版本新增支持三种预训练卷积神经网络（CNN）模型：NASNet-Large、NASNet Mobile 和 ShuffleNet。您可以将这些预训练模型用于分类和迁移学习。您可以通过函数
nasnetlarge(Deep Learning Toolbox)、nasnetmobile(Deep Learning Toolbox) 和shufflenet(Deep Learning Toolbox) 访问这些模型。有关详细信息，请参阅并行和云 (Deep Learning Toolbox)和预训练的深度神经网络 (Deep Learning Toolbox)。
MathWorks 登录包含 Cloud Center 登录
使用您的 MathWorks 帐户登录 MathWorks 时，将同时登录 Cloud Center。
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 Cloud Center 已停止支持运行 MATLAB R2017a 版本。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 错误 MATLAB 版本 R2019a、R2018b、R2018a 或 R2017b 随着新版 MATLAB 获得支持，旧版支持将在未来版本中逐步移除。
2019 年 3 月
Support for MATLAB Release R2019a including pretrained convolutional neural networks (CNN) for deep learning
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB Release R2019a，该版本支持预训练的卷积神经网络（CNN）模型。这些网络现已在所有实例上为 MATLAB 版本 R2019a 提供：AlexNet、DenseNet-201、GoogLeNet（使用 ImageNet 和 Places365 数据集训练）、Inception-ResNet-v2、Inception-v3、MobileNet-v2、ResNet-18、ResNet-50、ResNet-101、SqueezeNet、VGG-16、VGG-19 以及 Xception。您可以使用以下函数访问模型：
alexnet(Deep Learning Toolbox)、densenet201(Deep Learning Toolbox)、googlenet(Deep Learning Toolbox)、inceptionresnetv2(Deep Learning Toolbox)、inceptionv3(Deep Learning Toolbox)、mobilenetv2(Deep Learning Toolbox)、resnet18(Deep Learning Toolbox)、resnet50(Deep Learning Toolbox)、resnet101(Deep Learning Toolbox)、squeezenet(Deep Learning Toolbox)、vgg16(Deep Learning Toolbox)、vgg19(Deep Learning Toolbox) 和xception(Deep Learning Toolbox)。您可以将这些预训练模型用于分类和迁移学习。详情请参阅并行和云 (Deep Learning Toolbox)和预训练的深度神经网络 (Deep Learning Toolbox)。
集群大小自动调整：根据使用情况调整亚马逊 Cloud Center 的集群规模
您可以使用 MATLAB Release R2019a 创建云集群，这些集群会根据使用情况自动调整大小。这些集群会根据任务需求动态扩展或缩减规模，以确保为提交的任务分配最优数量的工作单元。有关详细信息，请参阅自动调整集群大小。
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 云中心对运行 MATLAB 版本 R2017a 的支持将在未来版本中移除。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 警告 MATLAB 版本 R2019a、R2018b、R2018a 或 R2017b。 随着新版 MATLAB 的推出，旧版本的支持将在未来版本中逐步移除。
2019 年 1 月
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 Cloud Center 已停止支持运行 MATLAB R2016b 版本。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 错误 MATLAB 版本 R2018b、R2018a、R2017b 或 R2017a。 随着新版 MATLAB 的推出，旧版本的支持将在未来版本中逐步移除。
2018 年 12 月
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 Cloud Center 已停止支持 Amazon EC2® 经典网络类型。 错误 使用 Amazon EC2 虚拟私有云 (VPC) 网络类型创建新的集群。 Amazon Web Services 于 2013 年停止为新帐户提供 EC2 经典网络的支持。要继续使用 MATLAB 访问云资源，请参阅 为 Cloud Center 配置 AWS 虚拟私有云（VPC）。 云中心对运行 MATLAB R2016b 版本的支持将在未来版本中移除。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 警告 MATLAB 版本 R2018b、R2018a、R2017b 或 R2017a。 随着新版 MATLAB 的推出，旧版本的支持将在未来版本中逐步移除。
2018 年 10 月
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 云中心对 Amazon EC2 经典网络类型的支持将在未来版本中移除。 警告 使用 Amazon EC2 虚拟私有云 (VPC) 网络类型创建新的集群。 Amazon Web Services 于 2013 年停止为新帐户提供 EC2 经典网络的支持。要继续使用 MATLAB 访问云资源，请参阅 为 Cloud Center 配置 AWS 虚拟私有云（VPC）。 云中心对运行 MATLAB R2016b 版本的支持将在未来版本中移除。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 警告 MATLAB 版本 R2018b、R2018a、R2017b 或 R2017a。 随着新版 MATLAB 的推出，旧版本的支持将在未来版本中逐步移除。
2018 年 9 月
Support for MATLAB Release R2018b including pretrained convolutional neural networks (CNN) for deep learning
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB Release R2018b，该版本支持预训练的卷积神经网络（CNN）模型。这些网络现已在所有实例上为 MATLAB 版本 R2018b 提供：AlexNet、DenseNet-201、GoogLeNet、Inception-ResNet-v2、Inception-v3、ResNet-18、ResNet-50、ResNet-101、SqueezeNet、VGG-16 和 VGG-19。您可以使用以下函数访问模型：
alexnet(Deep Learning Toolbox)、densenet201(Deep Learning Toolbox)、googlenet(Deep Learning Toolbox)、inceptionresnetv2(Deep Learning Toolbox)、inceptionv3(Deep Learning Toolbox)、resnet18(Deep Learning Toolbox)、resnet50(Deep Learning Toolbox)、resnet101(Deep Learning Toolbox)、squeezenet(Deep Learning Toolbox)、vgg16(Deep Learning Toolbox) 和vgg19(Deep Learning Toolbox)。您可以将这些预训练模型用于分类和迁移学习。详情请参阅并行和云 (Deep Learning Toolbox)和预训练的深度神经网络 (Deep Learning Toolbox)。
MATLAB worker Amazon Machine Images (AMI) now support CUDA 9.0
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 云中心对运行 MATLAB R2016b 版本的支持将在未来版本中移除。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 警告 MATLAB 版本 R2018b、R2018a、R2017b 或 R2017a。 随着新版 MATLAB 的推出，旧版本的支持将在未来版本中逐步移除。
2018 年 8 月
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 Cloud Center 已停止支持运行 MATLAB R2016a 版本。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 错误 MATLAB 版本 R2018a、R2017b、R2017a 或 R2016b。 随着新版 MATLAB 的推出，旧版本的支持将在未来版本中逐步移除。
2018 年 4 月
Create clusters in dedicated headnode mode
从本次发布开始，您可以在专用主节点模式下创建集群。启用后，主节点实例将专职运行管理服务（如作业管理器），且不托管任何 MATLAB 工作单元。这种集群架构可提升性能。
Increased maximum number of workers to 1024
从 MATLAB R2018a 版本开始，您现在可以在 VPC 网络中创建最多
1024个工作单元机器。
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 云中心对运行 MATLAB R2016a 版本的支持将在未来版本中移除。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 警告 MATLAB 版本 R2018a、R2017b、R2017a 或 R2016b。 随着新版 MATLAB 的推出，旧版本的支持将在未来版本中逐步移除。
2018 年 3 月
Support for MATLAB Release R2018a including pretrained convolutional neural networks (CNN) for deep learning
您可以在 Cloud Center 实例上运行 MATLAB Release R2018a，该版本支持预训练的卷积神经网络（CNN）模型。这些网络现已在所有实例上为 MATLAB 版本 R2018a 提供：AlexNet、VGG-16、VGG-19、GoogLeNet、ResNet-50 和 ResNet-101。您可以使用以下函数访问模型：
alexnet(Deep Learning Toolbox)、vgg16(Deep Learning Toolbox)、vgg19(Deep Learning Toolbox)、googlenet(Deep Learning Toolbox)、resnet50(Deep Learning Toolbox) 和resnet101(Deep Learning Toolbox)。您可以将这些预训练模型用于分类和迁移学习。详情请参阅并行和云 (Deep Learning Toolbox)和预训练的深度神经网络 (Deep Learning Toolbox)。
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 云中心对运行 MATLAB R2016a 版本的支持将在未来版本中移除。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 警告 MATLAB 版本 R2018a、R2017b、R2017a 或 R2016b。 随着新版 MATLAB 的推出，旧版本的支持将在未来版本中逐步移除。
2018 年 2 月
功能即将删除或变更
功能 结果 请改用 兼容性注意事项 云中心对运行 MATLAB R2016a 版本的支持将在未来版本中移除。有关迁移策略的详细信息，请参阅使用 Cloud Center 的要求。 警告 迁移至 MATLAB 版本 R2017b、R2017a 或 R2016b。 随着新版 MATLAB 的推出，旧版本的支持将在未来版本中逐步移除。
