matlab 深度学习网络如何设置多cpu训练？
2024-01-12 阅读 32
在 MATLAB 中进行深度学习网络的多 CPU 训练，可以通过设置 `ExecutionEnvironment` 参数为 `'multi-gpu'` 来实现。这样 MATLAB 将会使用所有可用的 CPU 核心来加速训练过程。具体步骤如下：
1. 定义深度学习网络模型。
2. 将 `ExecutionEnvironment` 参数设置为 `'multi-gpu'`。
3. 使用 `trainNetwork` 函数来训练模型。
下面是一个示例代码：
```matlab
% 定义深度学习网络模型
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 设置 ExecutionEnvironment 参数为 'multi-gpu'
options = trainingOptions('sgdm', 'ExecutionEnvironment', 'multi-gpu');
% 加载训练数据
load mnist;
XTrain = reshape(XTrain,28,28,1,[]);
YTrain = categorical(YTrain);
% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
```
在这个示例中，我们定义了一个简单的卷积神经网络模型，然后将 `ExecutionEnvironment` 参数设置为 `'multi-gpu'`，最后使用 `trainNetwork` 函数来训练模型。这样 MATLAB 将会利用所有可用的 CPU 核心来加速训练过程。
更新于 2024年04月08日
