需求

在运行此示例之前，您需要配置集群并将数据上载到云。在MATLAB中，您可以直接从MATLAB桌面在云中创建集群。上家选项卡,平行菜单，选择创建和管理集群．在集群配置文件管理器中，单击创建云集群．或者，您可以使用MathWorks Cloud Center来创建和访问计算集群。有关更多信息，请参见云中心入门．对于本例，请确保在MATLAB中将集群设置为默认值家选项卡,在平行>选择一个默认集群．之后，将数据上传到Amazon S3桶，并直接从MATLAB使用它。本示例使用已经存储在Amazon S3中的CIFAR-10数据集的副本。说明,请参阅将深度学习数据上传到云端．

提交批处理作业

属性将脚本作为批处理作业发送到集群一批函数。集群分配一个worker来执行脚本的内容。如果脚本中的并行代码受益于额外的worker，例如，它包括自动并行支持或parfor循环，则需要显式地请求workers。金宝app一批使用一个worker作为运行脚本的客户端。您可以通过使用“Pool”名称-值对参数指定更多的工作人员。

在这种情况下，发送列车网络将脚本添加到集群。此脚本包含并行参数sweep-in使用parfor培训多个深度学习网络。因为脚本包含帕弗循环,指定4.额外的工人水塘名称-值对参数。

工人总数=5人；job1=批处理(“列车多网络工程”,...“游泳池”, totalNumberOfWorkers-1);

通过检查作业监视器，可以查看集群中作业的当前状态。在环境关于家选项卡，选择平行>监视作业以打开作业监视器。

您可以向集群提交其他作业。如果集群由于运行其他作业而不可用，则提交的任何新作业都将保持排队状态，直到集群可用为止。

以编程方式获取结果

将作业提交到集群后，您可以在计算过程中继续在MATLAB中工作。如果其余代码取决于作业的完成情况，请使用等待在这种情况下，等待作业完成。

等待（job1）；

作业完成后，使用负载函数。在这种情况下，从提交的脚本中的并行参数扫描中获取训练过的网络及其准确性。

加载（作业1，“精确性”); 准确度

精度=4×10.8312 0.8276 0.8288 0.8258

加载（作业1，“培训网络”); 培训网络

trainedNetworks =4×1单元阵列{1×1系列网络}{1×1系列网络}{1×1系列网络}{1×1系列网络}

要加载批处理作业中的所有变量，请使用负载函数没有参数。

负载(job1);

如果关闭MATLAB，您仍然可以在计算进行时或计算完成后恢复群集中的作业以获取结果。关闭MATLAB之前，记下作业ID，然后使用芬乔布函数。

要检索作业，首先使用帕Cluster然后，将作业ID提供给芬乔布．在本例中，作业ID为1.．

c=聚合(“MyClusterInTheCloud”); job=findJob（c，“身份证”1);

完成后删除作业。该作业将从作业监视器中删除。

删除(job1);

使用作业监视器获取结果

提交批处理作业时，所有计算都在集群中进行，您可以安全地关闭MATLAB。您可以在另一个MATLAB会话中使用作业监视器检查作业的状态。

当作业完成后，您可以从作业监视器检索结果。在环境关于家选项卡，选择平行>监视作业以打开作业监视器。然后右键单击作业以显示上下文菜单。从这个菜单，你可以: