MATLAB深度学习容器Docker中心
通过培训MATLAB中的神经网络加快您的深度学习应用程序®可用的深度学习容器Docker中心，旨在充分利用高性能NVIDIA®GPU。MATLAB深度学习容器提供了一种简单而灵活的解决方案，可在AWS等云环境中使用MATLAB进行深度学习工作流程®或微软®天蓝色®。有关容器的更多信息，请参阅什么是容器？。
内容
MATLAB深度学习容器包括：
Ubuntu®基本图像
MATLAB和以下工具箱：
计算机视觉工具箱™
深度学习工具箱™
GPU CODER™
图像处理工具箱™
MATLAB CODER™
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™
一些预处理的深神经网络（深度学习工具箱）
金宝app支持包装适用于深度学习工作流程
运行所有数学工作的依赖项®下载188bet金宝搏
在容器中使用NVIDIA GPU所需的GPU驱动程序
软件可以与MATLAB桌面交互
此外，您可以从Tensorflow™-Keras和Caffe中将网络和网络体系结构导入到具有或没有层权重的Caffe的容器中。您还可以将训练有素的网络转换为开放的神经网络交换（ONNX）模型格式。
要求
要使用MATLAB深度学习容器，您需要：
带Docker的主机®19.03或安装了更新。
符合以下条件的MATLAB许可证：
对容器中安装的所有数学产品有效。下载188bet金宝搏您可以在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在云上深入学习的试验
电流打开软件维护服务（短信）。
链接到Mathworks帐户。
配置为云使用。个人和校园范围内的许可已配置。对于其他许可类型，请联系您的许可管理员。您可以通过查看您的许可类型和管理员来识别您的许可证类型和管理员Mathworks帐户。管理员可以咨询管理网络许可。
如果您有同时的许可类型，则在运行容器时必须提供网络许可管理器的端口号和DNS地址。将以下表格的选项添加到
Docker Run启动容器时命令：-e mlm_license_file = 27000@mylicenseserver
MATLAB深度学习容器的快速入门指南
本节显示了如何运行MATLAB深度学习容器并从Web浏览器访问MATLAB桌面的示例。有关启动MATLAB深度学习容器的完整命令列表，包括如何在批处理模式下使用MATLABMATLAB深度学习容器图像Docker中心。
拉容器
要将MATLAB深度学习容器图像下载到主机机器上，请运行此代码：
Docker Pull Mathworks/Matlab深度学习：R20xyz
您必须更换标签R20xyz以特定的MATLAB发行名称，例如R2021b。请注意，下载和提取容器图像可能需要一些时间。
运行容器
使用此命令运行MATLAB深学习容器：
docker run -gpus all -it -it -rm -p 5901：5901 -p 6080：6080 -shm -size = 512m Mathworks/matlab -Deep -Learning：r20xyz -VNC
- 全部使主机的GPU可见到容器中。有关更多信息，请参阅在容器中使用GPU。-它以交互式模式运行容器。- R M完成后删除容器。-p 5901：5901和-p 6080：6080将VNC连接的端口5901和Web浏览器连接的端口6080公开。-shm-size = 512m将共享内存的大小设置为512 MB，这是MATLAB桌面正确运行所必需的。：r20xyz选择MATLAB深学习容器的发行版。-vnc启动用于MATLAB桌面的VNC服务器进程。
要通过Web浏览器访问MATLAB桌面，请使用URLhttp：//主机名：6080， 在哪里主机名是托管容器的机器的名称。要访问容器，请使用默认密码MATLAB。另外，您可以使用相同的密码通过VNC客户端访问容器。如果您使用的是云服务提供商或主机或客户端机器受防火墙的保护，则必须在客户端计算机和Docker主机之间设置SSH隧道才能访问容器桌面。有关详细说明，请参阅创建与远程应用程序和容器的加密连接。
有关可以用来启动容器的选项和环境变量的完整列表，请使用-帮助旗帜：
docker run - it -rm Mathworks/Matlab -Deep -Learning：R20XYZ -HELP
有关使用环境变量配置数学容器的更多信息，请参见配置容器。
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