要求

在运行这个示例之前，您需要配置一个集群并将数据上传到云。在MATLAB中，您可以直接从MATLAB桌面在云中创建集群。在首页标签，在平行线菜单中,选择创建和管理集群．在集群配置文件管理器中，单击创建云计算集群．或者，您可以使用MathWorks云中心来创建和访问计算群集。有关更多信息，请参阅云中心入门．在此示例中，请确保将群集设置为Matlab上的默认值首页标签，in.平行线>选择默认集群．之后，将数据上传到Amazon S3存储桶，并直接从MATLAB使用它。此示例使用已存储在Amazon S3中的CIFAR-10数据集的副本。有关说明，请参阅上传深度学习数据到云．

提交批处理作业

属性将脚本作为批处理作业发送到集群批处理函数。群集分配一个工人以执行脚本的内容。如果脚本中的并行代码来自额外的工人，例如，它包括自动并行支持或Parcom循环，您需要明确要求工人。金宝app批处理使用运行脚本的客户端的一个工作者。您可以使用“池”名称值对参数来指定更多工人。

在这种情况下，发送trainMultipleNetworks脚本到集群。这个脚本包含并行参数扫入使用parfor训练多个深度学习网络．因为脚本包含一个parfor循环，指定4额外的工人池名称-值对的论点。

totalNumberOfWorkers = 5;job1 =批(“trainMultipleNetworks”，．．.“池”，TotalNumberofworkers-1）;

您可以通过检查作业监视器来查看作业在集群中的当前状态。在环境上节首页选项卡上,选择平行线>监控工作以打开作业监视器。

您可以向群集提交其他作业。如果群集不可用，因为它正在运行其他作业，则在群集可用之前，您提交的任何新作业都会排队。

以编程方式获取结果

在向集群提交作业之后，您可以在进行计算时继续在MATLAB中工作。如果您的代码的其余部分依赖于一个作业的完成，则使用等待命令。在这种情况下，等待任务完成。

等待(job1);

在作业完成后，使用负载函数。在这种情况下，从提交的脚本中从并行参数扫描获取训练的网络及其准确性。

负载(job1“精度”）;精度

精度=4×10.8312 0.8276 0.8288 0.8258

负载(job1“trainedNetworks”）;trainedNetworks

训练网络=4×1单元阵列{1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork}

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。

加载（Job1）;

如果关闭MATLAB，您仍然可以在集群中恢复作业，以便在计算进行时或计算完成后获取结果。在关闭MATLAB之前，记下作业ID，然后使用findJob函数。

要检索作业，请首先使用群集为群集创建群集对象parcluster函数。然后，提供工作IDfindJob．在这种情况下，作业ID是1．

c = parcluster (“MyClusterInTheCloud”）;工作= findJob (c,“ID”，1）;

完成后删除作业。作业从作业监视器中删除。

删除（Job1）;

使用作业监视器获取结果

当你提交批作业时，所有的计算都发生在集群中，你可以安全地关闭MATLAB。您可以通过在另一个MATLAB会话中使用作业监视器来检查作业的状态。

当作业完成后，您可以从作业监视器检索结果。在环境上节首页选项卡上,选择平行线>监控工作以打开作业监视器。然后右键单击作业以显示上下文菜单。在此菜单中，您可以：