並列と点群

この例では、並列学習用の MATLAB の自動サポートを使用して畳み込みニューラル ネットワークに学習させる方法を説明します。多くの場合、深層学習における学習には数時間または数日かかります。並列計算を使用すると、複数のグラフィックス処理装置 (GPU) をローカルで、またはクラウドのクラスターで使用して、学習を高速化できます。複数の GPU があるマシンにアクセスできる場合は、データのローカル コピーに対してこの例を完了させることができます。より多くのリソースを使用する必要がある場合は、深層学習における学習をクラウドにスケールアップできます。並列学習のオプションの詳細は、Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloudを参照してください。この例では、MATLAB の自動並列サポートを使用して、クラウドのクラスターで深層学習ネットワークに学習させる手順について順を追って説明します。

この例では、自動並列サポートを使用した深層学習のために、ローカル マシンで複数の GPU を使用する方法を説明します。

実験マネージャーを使用して分類用の深層学習ネットワークに学習させる。

実験マネージャーを使用して回帰用の深層学習ネットワークに学習させる。

この例では、ローカル マシンで複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。この例をテンプレートとして使用し、特定のアプリケーションのニーズに合わせてネットワーク層と学習オプションを変更することができます。このアプローチは 1 つまたは複数の GPU で使用可能です。GPU が 1 つの場合、ネットワークの学習はバックグラウンドで順次行われます。この例のアプローチでは、深層学習実験の進行中にも MATLAB® を続けて使用できます。

この例では、parfor ループを使用して、学習オプションについてのパラメーター スイープを実行する方法を説明します。

この例では、parfeval を使用して、深層学習ネットワークのネットワーク アーキテクチャの深さについてのパラメーター スイープを実行し、学習中にデータを取得する方法を説明します。

Upload data to an Amazon S3 bucket.

Set up, write to, and read from Azure® Blob Storage.

この例では、ネットワークに並列学習させるためのカスタム学習ループを設定する方法を説明します。この例では、並列ワーカーによりミニバッチの一部で学習が実行されます。GPU がある場合、GPU 上で学習が行われます。学習中、DataQueue オブジェクトによって、学習の進行状況の情報が MATLAB クライアントに送り返されます。

この例では、連合学習を使用してネットワークに学習させる方法を示します。連合学習は、分散型つまり非集中型の方法でネットワークに学習させるようにする手法です [1]。

この例では、学習中に作業を継続したり MATLAB® を閉じたりできるように、深層学習における学習のバッチ ジョブをクラスターに送信する方法を説明します。

Train a deep learning network in the cloud using MATLAB® on an Amazon EC2® instance.

Train your deep learning model with training data stored in an Amazon S3™ Bucket and save the trained model to the cloud.

Fine-tune your deep learning network by using Experiment Manager in the cloud. Make use of multiple NVIDIA® high-performance GPUs on an AWS® EC2 instance to run multiple experiments in parallel. Tune the hyperparameters of your network and try different network architectures. You can sweep through a range of hyperparameters automatically and save the results for each variation. Compare the results of your experiments to find the best network.