异步并行编程

使用 parfeval 在后台计算函数

您可以使用 parfeval 在后台计算函数，而无需等待它完成。在许多情况下，提前退出 for 循环是很方便的。例如，在优化过程中，当结果足够好时，您可以提前停止循环。您可以使用 parfeval 或 parfevalOnAll 对一个或所有并行池工作进程执行此操作。如果您希望能够绘制中间结果，这样做可能很有用。请注意，这与使用 parfor 不同，使用该函数时，您必须等待循环完成。

结合使用 send 和 poll，可通过数据队列发送和轮询来自不同工作进程的消息或数据。使用 afterEach 可添加一个从数据队列接收到新数据时要调用的函数。

使用 afterEach 和 afterAll 可在 Future 数组的每个或所有元素都完成后自动调用函数。该数组可以包含由 parfeval、parfevalOnAll、afterEach 或 afterAll 返回的 Future。

函数

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函数和类

`parfeval`	在并行池工作进程上运行函数
`parfevalOnAll`	在并行池中的所有工作进程上异步运行函数
`ticBytes`	开始计算并行池中传输的字节数
`tocBytes`	读取自调用 `ticBytes` 以来已传输了多少字节
`send`	使用数据队列将数据从工作进程发送到客户端
`poll`	检索从工作进程发送的数据
`afterEach`	定义一个函数，当 DataQueue 收到新数据时调用
`afterEach`	Run function after each function finishes running in the background
`afterAll`	Run function after all functions finish running in the background
`fetchOutputs`	Retrieve results from function running in the background
`fetchNext`	Retrieve next unread outputs from `Future` array
`cancel`	Stop function running in the background
`cancelAll`	取消所有作业或任务 (自 R2022a 起)
`wait`	等待 future 完成
`Future`	Function scheduled to run
`parallel.Pool`	工作进程并行池
`parallel.pool.DataQueue`	在客户端和工作进程之间发送和监听数据
`parallel.pool.PollableDataQueue`	在客户端和工作进程之间发送和轮询数据

主题

使用 parfeval 在后台计算函数
尽早摆脱优化循环并收集可用的结果。
查询及撤销 parfeval 期货
这个例子展示如何查询 parfeval 期货的状态并取消它们。
使用 afterEach 和 afterAll 运行回调函数
在并行池中 Future 对象运行完成后自动运行函数。
使用 parfeval 进行参数扫描时的绘图
此示例显示如何使用 parfeval 执行并行参数扫描，并在使用 DataQueue 对象进行计算时发回结果。
使用 afterEach 和 afterAll 异步更新用户界面
此示例显示如何在计算完成时更新用户界面。当您使用 parfeval 将计算卸载给工作进程时，工作进程执行计算时所有用户界面都会做出响应。您可以使用 waitbar 来创建一个简单的用户界面。
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此示例展示了如何并行执行网络摄像头的帧采集和数据后处理。
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此示例展示了如何从网络摄像头执行图像采集并并行进行数据并行处理。
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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 parfeval 训练多个深度学习网络 (Deep Learning Toolbox)
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在 spmd、parfor 和 parfeval 之间选择
将 spmd 与其他并行计算功能（例如 parfor 和 parfeval）进行比较和对比。
接收有关工作进程的通信
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