MATLAB深度学习容器码头工人中心
加快你的深度学习应用MATLAB中通过训练神经网络®深度学习容器上可用码头工人中心,旨在充分利用高性能NVIDIA®gpu。MATLAB深度学习容器提供了一个简单的和灵活的解决方案使用MATLAB等深度学习在云环境中工作流AWS®或微软®Azure®。有关容器的更多信息,请参阅一个容器是什么?。
内容
MATLAB深度学习容器包括:
一个Ubuntu®基地的形象。
MATLAB和以下工具箱:
计算机视觉工具箱™
深度学习工具箱™
GPU编码器™
图像处理工具箱™
MATLAB编码器™
并行计算工具箱™
信号处理工具箱™
统计和机器学习的工具箱™
文本分析工具箱™
几个pretrained深层神经网络。有关更多信息,请参见Pretrained深层神经网络(深度学习工具箱)。
金宝app用于深度学习工作流支持包。
GPU司机需要使用NVIDIA GPU的容器。
与MATLAB桌面软件,使得交互。
你可以网络和网络架构导入容器从TensorFlow™-Keras和咖啡,有或没有层权重。你也可以转换训练网络开放的神经网络(ONNX)模型交换格式。有关更多信息,请参见导入和导出神经网络(深度学习工具箱)和ONNX转换器。
需求
使用MATLAB深度学习集装箱,你需要:
码头工人的主机®19.03或更新的安装。
MATLAB的许可证,是:
所有MathWorks有效®下载188bet金宝搏产品安装在容器中。你可以得到一个产品的试用许可证MATLAB学习容器下载188bet金宝搏MATLAB深度学习在云上的审判。
连接到一个MathWorks帐户。
为云配置使用。个人和校园范围内的许可已经配置。其他类型的许可证,请联系授权管理员。您可以确定您的许可类型和管理员通过查看您的MathWorks帐户。管理员可以咨询管理网络许可证。
如果你有一个并发许可,您必须提供的端口号和DNS地址网络许可管理器运行时容器。添加这个选项
码头工人运行
命令启动容器时:- e MLM_LICENSE_FILE = 27000 @mylicenseserver
。
快速入门指南MATLAB深度学习的容器
本节展示了一个示例如何运行MATLAB深度学习容器和发射MATLAB交互式会话在web浏览器中。命令的完整列表开始MATLAB深度学习容器,包括如何通过VNC客户机与MATLAB交互以及如何使用MATLAB在批处理模式中,看到的MATLAB图像深度学习容器码头工人中心。
拉集装箱
下载MATLAB深度学习集装箱图像投影到主机中,在命令行上运行这个命令:
码头工人拉mathworks / matlab-deep-learning: r20XYz
你必须更换标签r20XYz
例如,特定的MATLAB版本名称r2022a
。下载并提取集装箱图片可能要花费一些时间。
运行容器
MATLAB运行深度学习容器使用这个命令:
码头工人——运行——rm - p 8888:8888 shm-size = 512 mathworks / matlab-deep-learning: r20XYz浏览器
-
容器在交互模式下运行。——rm
删除容器完成后。- p 8888:8888
公开为web浏览器连接端口8888。——shm-size = 512
共享内存的大小设置为512 MB,这需要MATLAB桌面运行正确。:r20XYz
选择发布版本R20XYz MATLAB深度学习的容器。浏览器
选择的选项与MATLAB交互通过web浏览器。
运行上面的命令导致一个URL印刷您的终端。访问MATLAB, URL输入到一个web浏览器。如果提示,输入MathWorks帐户的凭证与MATLAB相关许可证。
请注意
的
浏览器
选择是由码头工人的图金宝app像发布版本R2022a。在定制的码头工人在web浏览器中访问MATLAB图像或年长的MATLAB码头工人图片,明白了例子。的
浏览器
选择是不支持的浏览器。金宝app有关更多信息,请参见云解决方案浏金宝搏官方网站览器要求。
额外的信息
默认情况下,一个集装箱没有访问主机系统的硬件资源。给容器访问主机系统的gpu,使用——gpu
国旗的码头工人运行
命令。给容器访问所有gpu的主机系统,设置此标志所有
。例如,执行这个命令运行一个MATLAB容器访问所有的gpu主机系统:
码头工人——gpu -运行- rm - shm-size = 512 mathworks / matlab-deep-learning: r2022a
有关更多信息,请参见使用gpu在容器。
选项的完整列表和环境变量,您可以用它来启动容器,容器的运行-
国旗:
码头工人——运行——rm mathworks / matlab-deep-learning: r20XYz - help
关于配置的更多信息MathWorks容器使用环境变量,明白了配置容器。