非同期並列プログラミング
parfeval を使用したバックグラウンドでの関数の評価parfeval を使用すると、完了を待たずにバックグランドで関数を評価できます。多くの場合、for ループを早めに中断できると便利です。たとえば、最適化の手順で、結果が良好な場合はループを早めに停止できます。この処理を行うには、1 つまたはすべての並列プール ワーカーで parfeval または parfevalOnAll を使用します。これは、中間結果をプロットできるようにする場合に役に立ちます。この処理は、ループの完了を待たなければならない parfor を使用する場合とは異なります。
データ キューを使用して異なるワーカーからメッセージまたはデータの送信とポーリングを行うには、send と poll を共に使用します。afterEach を使用すると、データ キューから新規データを受信したときに呼び出す関数を追加できます。
parallel.Future の配列の各要素またはすべての要素が完了した後で自動的に関数を呼び出すには、afterEach および afterAll を使用します。この配列には、parfeval、parfevalOnAll、afterEach または afterAll から返された Future を含めることができます。
トピック
結果が利用可能になったときにループを早期に終了して結果を収集する。
この例では、parfeval future の状態をクエリする方法と、future をキャンセルする方法を説明します。
parfeval を使用したパラメーター スイープ中のプロット
この例では、並列パラメーター スイープを parfeval により実行し、その結果を計算中に DataQueue オブジェクトによって戻す方法を示します。
afterEach と afterAll を使用したユーザー インターフェイスの非同期更新
parfeval を使用してワーカーで非同期の計算を実行し、ユーザー インターフェイスを応答可能な状態に保つことができます。
この例では、Web カメラからのフレーム取得をデータの後処理と並行して実行する方法を示します。
この例では、Web カメラからのイメージ取得とデータの後処理を並行して実行する方法を示します。
この例では、ローカル マシン上で複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。
parfeval を使用した複数の深層学習ネットワークの学習
この例では、学習中に 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パラメーター スイープを行い、データを取得する方法を説明します。
spmd、parfor、および parfeval からの選択
spmd を、parfor や parfeval などの他の並列計算機能と比較する。
関数
注目の例
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