Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud

Options for deep learning with MATLAB^® in parallel and using multiple GPUs, locally or in the cloud.

Deep Learning with MATLAB on Multiple GPUs

Speed up deep neural network training using multiple GPUs locally or in the cloud.

使用自动多 GPU 支持训练网络

此示例说明如何使用自动并行支持在本地计算机上使用多个 GPU 进行深度学习训练。训练深度学习网络通常需要几个小时或几天的时间。借助并行计算，您可以使用多个 GPU 加快训练速度。要了解有关并行训练选项的详细信息，请参阅Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud。

并行训练深度学习网络

此示例说明如何在本地计算机上运行多个深度学习试验。使用此示例作为模板，您可以修改网络层和训练选项，以满足您的具体应用需要。无论您有一个还是多个 GPU，都可以使用这种方法。如果您只有一个 GPU，网络会在后台逐个进行训练。本示例中的方法使您能够在进行深度学习试验时继续使用 MATLAB®。

使用 parfor 训练多个深度学习网络

此示例说明如何使用 parfor 循环对训练选项执行参数扫描。

使用 parfeval 训练多个深度学习网络

此示例说明如何使用 parfeval 对深度学习网络的网络架构深度执行参数扫描，并在训练期间检索数据。

将深度学习数据上传到云

此示例说明如何将数据上传到 Amazon S3 存储桶。

将深度学习批处理作业发送到群集

此示例说明如何将深度学习训练批处理作业发送到群集，以便您可以在训练过程中继续工作或者关闭 MATLAB。

Train Network in Parallel with Custom Training Loop

This example shows how to set up a custom training loop to train a network in parallel.

Train Network Using Federated Learning

This example shows how to train a network using federated learning.