主要内容

MATLAB深度学习容器码头工人中心

通过在MATLAB中训练神经网络来加速您的深度学习应用程序®深度学习容器可用码头工人中心，旨在充分利用NVIDIA的高性能®gpu。MATLAB深度学习容器提供了一个简单而灵活的解决方案，可以在AWS等云环境中使用MATLAB进行深度学习工作流®或微软®Azure®。有关容器的更多信息，请参见什么是容器?。

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™

    • 统计和机器学习工具箱™

    • 文本分析工具箱™

  • 几个预训练的深度神经网络。有关更多信息，请参见预训练深度神经网络(深度学习工具箱)。

  • 金宝app对深度学习工作流有用的支持包。

  • 在容器中使用NVIDIA GPU所需的GPU驱动程序。

  • 软件实现与MATLAB桌面交互。

您可以将网络和网络架构从TensorFlow™-Keras和Caffe导入到容器中，带或不带层权重。您还可以将训练好的网络转换为开放神经网络交换(ONNX)模型格式。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

要使用MATLAB深度学习容器，您需要:

  • 使用Docker的主机®已安装19.03或更新版本。

  • 一个MATLAB许可证，它是:

    • 对所有MathWorks都有效®下载188bet金宝搏产品安装在容器内。您可以在MATLAB深度学习容器中获得产品的试用许可证下载188bet金宝搏MATLAB云上的深度学习试验。

    • 链接到MathWorks帐户。

    • 配置为云使用。已经配置了个人和校园范围的许可证。其他license类型请联系license管理员。您可以通过查看您的license文件来识别license类型和管理员MathWorks帐户。管理员可以咨询管理网络许可证。

  • 如果您有Concurrent许可证，则在运行容器时必须提供网络许可证管理器的端口号和DNS地址。将此选项添加到码头工人运行命令:- e MLM_LICENSE_FILE = 27000 @mylicenseserver。

MATLAB深度学习容器快速入门指南

本节展示了如何在web浏览器中运行MATLAB深度学习容器和启动交互式MATLAB会话的示例。有关启动MATLAB深度学习容器的完整命令列表，包括如何通过VNC客户端与MATLAB交互以及如何在批处理模式下使用MATLAB，请参阅MATLAB深度学习容器图像码头工人中心。

拉集装箱

要将MATLAB深度学习容器映像下载到主机上，在命令行上运行以下命令:

docker pull mathworks/matlab-deep-learning

您必须替换标签r20XYz，例如，r2022a。下载和提取容器映像可能需要一些时间。

运行容器

使用以下命令运行MATLAB深度学习容器:

运行-rm -p 8888:8888——shm-size=512M mathworks/matlab-deep-learning:r20XYz -browser

  • -以交互模式运行容器。

  • ——rm完成后删除容器。

  • - p 8888:8888为web浏览器连接公开端口8888。

  • ——shm-size = 512将共享内存的大小设置为512 MB，这是MATLAB桌面正常运行所必需的。

  • : r20XYz选择MATLAB深度学习容器的R20XYz版本。

  • 浏览器选择通过web浏览器与MATLAB交互的选项。

运行上面的命令会将一个URL打印到您的终端。要访问MATLAB，请在web浏览器中输入URL。如果提示这样做，请输入与MATLAB许可证关联的MathWorks帐户的凭据。

请注意

  • 的浏览器从R2022a版本开金宝app始，docker镜像支持该选项。要在web浏览器中以自定义docker映像或较旧的MATLAB docker映像访问MATLAB，请参见例子。

  • 的浏览器某些浏览器不支持该选项。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，容器不能访问主机系统的硬件资源。要让容器访问主机系统的gpu，请使用——gpu国旗码头工人运行命令。要让容器访问主机系统的所有gpu，请将此标志设置为所有。例如，执行此命令将运行一个MATLAB容器，该容器可以访问主机系统的所有gpu:

docker运行——gpu all -it——rm——shm-size=512M mathworks/matlab-deep-learning:r2022a

有关更多信息，请参见在容器中使用gpu。

要获取可用于启动容器的选项和环境变量的完整列表，请使用-国旗:

运行-rm mathworks/matlab-deep-learning:r20XYz -help

有关使用环境变量配置MathWorks容器的详细信息，请参见配置容器。

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