使用parfor训练多个深度学习网络
这个例子展示了如何使用parfor循环对训练选项执行参数扫描。
深度学习训练通常需要数小时或数天的时间，寻找好的训练选项可能很困难。通过并行计算，您可以加速并自动化搜索好的模型。如果可以访问具有多个图形处理单元(gpu)的计算机，则可以使用本地解析池在数据集的本地副本上完成本例。如果你想使用更多的资源，你可以将深度学习培训扩展到云端。这个例子展示了如何使用parfor循环对训练选项执行参数扫描MiniBatchSize在云中的一个集群中。您可以修改脚本，以便在任何其他训练选项上执行参数扫描。此外，本例还展示了如何在计算使用过程中获得工作者的反馈DataQueue．您还可以将脚本作为批处理作业发送到集群，这样您就可以继续工作或关闭MATLAB并稍后获取结果。有关更多信息，请参见发送深度学习批作业到集群．
需求
在运行此示例之前，您需要配置一个集群并将数据上传到云端。在MATLAB中，您可以直接从MATLAB桌面在云中创建集群。在首页选项卡,平行菜单中,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．您也可以使用MathWorks Cloud Center创建和访问计算集群。有关更多信息，请参见云中心入门．对于本例，确保您的集群在MATLAB上被设置为默认值首页选项卡,在平行>选择默认集群．之后，将数据上传到Amazon S3桶中，并直接从MATLAB中使用它。本例使用已经存储在Amazon S3中的CIFAR-10数据集的副本。说明,请参阅上传深度学习数据到云端．
从云中加载数据集
使用从云中加载训练和测试数据集imageDatastore．将训练数据集分成训练集和验证集，并保留测试数据集，从参数扫描中测试最佳网络。在本例中，您使用存储在Amazon S3中的CIFAR-10数据集的副本。为了确保工作人员能够访问云中的数据存储，请确保正确设置AWS凭据的环境变量。看到上传深度学习数据到云端．
imd = imageDatastore (s3: / / cifar10cloud / cifar10 /火车'，.．.“IncludeSubfolders”,真的,.．.“LabelSource”，“foldernames”）;imdsTest = imageDatastore (s3: / / cifar10cloud / cifar10 /测试”，.．.“IncludeSubfolders”,真的,.．.“LabelSource”，“foldernames”）;[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel (imd, 0.9);
用增强的图像数据训练网络augmentedImageDatastore对象。使用随机平移和水平反射。数据增强有助于防止网络过拟合和记忆训练图像的精确细节。
imageSize = [32 32 3];pixelRange = [-4 4];imageAugmenter = imageDataAugmenter (.．.“RandXReflection”,真的,.．.“RandXTranslation”pixelRange,.．.“RandYTranslation”, pixelRange);imdsTrain augmentedImdsTrain = augmentedImageDatastore(图象尺寸,.．.“DataAugmentation”imageAugmenter,.．.“OutputSizeMode”，“randcrop”）;
定义网络体系结构
为CIFAR-10数据集定义网络体系结构。为了简化代码，可以使用卷积块对输入进行卷积。池化层向下采样空间维度。
imageSize = [32 32 3];netDepth = 2;netDepth控制卷积块的深度netWidth = 16;% netWidth控制卷积块中过滤器的数量layers = [imageInputLayer(imageSize) convolutionalBlock(netWidth,netDepth) maxPooling2dLayer(2，“步”2) convolutionalBlock (2 * netWidth netDepth) maxPooling2dLayer (2“步”，2) convolutionalBlock(4*netWidth,netDepth) averagePooling2dLayer(8) fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer];
同时训练多个网络
指定要对其进行参数扫描的小批大小。为结果网络和准确性分配变量。
miniBatchSizes = [64 128 256 512];numMiniBatchSizes =元素个数(miniBatchSizes);trainedNetworks =细胞(numMiniBatchSizes, 1);精度= 0 (numMiniBatchSizes, 1);
执行并行参数扫描，训练一个内部的多个网络parfor循环和改变小批大小。集群中的工作人员同时对网络进行训练，并在训练完成后将训练过的网络和准确性发回。如果你想检查训练是否有效，设置详细的来真正的在培训选项中。注意，工作人员是独立计算的，因此命令行输出与迭代的顺序不同。
parforidx = 1:numMiniBatchSizes miniBatchSize = miniBatchSizes(idx);initialLearnRate = 1 -1 * miniBatchSize/256;根据小批量大小调整学习率。定义培训选项。设置小批量大小。选择= trainingOptions (“个”，.．.“MiniBatchSize”miniBatchSize,.．.%在扫描中设置相应的MiniBatchSize。“详细”假的,.．.不发送命令行输出。“InitialLearnRate”initialLearnRate,.．.%设置缩放学习速率。“L2Regularization”1平台以及.．.“MaxEpochs”30岁的.．.“洗牌”，“every-epoch”，.．.“ValidationData”imdsValidation,.．.“LearnRateSchedule”，“分段”，.．.“LearnRateDropFactor”, 0.1,.．.“LearnRateDropPeriod”25);在集群中的一个worker中培训网络。。网= trainNetwork (augmentedImdsTrain层,选项);%为了获得该网络的准确性，使用训练过的网络%对工作器上的验证图像进行分类，并将预测的标签与%实际标签。YPredicted =分类(净,imdsValidation);accuracies(idx) = sum(yexpected == imdsValidation.Labels)/numel(imdsValidation.Labels);将训练好的网络发送回客户端。。trainedNetworks {idx} =净;结束
使用“myclusterincloud”配置文件启动并行池(parpool)…连接到并行池(工人数量:4)。
后parfor完成后,trainedNetworks包含由工人训练的结果网络。显示训练过的网络及其准确性。
trainedNetworks
trainedNetworks =4×1单元阵列{1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork}
精度
精度=4×10.8188 0.8232 0.8162 0.8050
在准确性方面选择最佳网络。根据测试数据集测试其性能。
[~， I] = max(精度);bestNetwork = trainedNetworks{我(1)};YPredicted =分类(bestNetwork imdsTest);accuracy = sum(yexpected == imdste . labels)/numel(imdste . labels)
精度= 0.8173
在培训期间发送反馈数据
准备并初始化显示每个工人的培训进度的图。使用animatedLine为了方便地显示变化的数据。
f =图;f.Visible = true;为i = 1:4次要情节(2,2,我)包含(“迭代”）;ylabel (“训练的准确性”）;行(i) = animatedline;结束
将工人的培训进度数据发送给客户端DataQueue，然后绘制数据。每次员工通过使用发送培训进度反馈时更新图afterEach．的参数选择包含关于工作者、训练迭代和训练准确性的信息。
D = parallel.pool.DataQueue;afterEach(D， @(opts) updatePlot(lines, opts{:}));
执行并行参数扫描，训练parfor循环中具有不同小批大小的多个网络。注意的用法OutputFcn在训练选项中，将每次迭代的训练进度发送给客户端。该图显示了在执行以下代码期间四个不同工作人员的培训进度。
parforidx = 1:numel(miniBatchSizes) miniBatchSize = miniBatchSizes(idx);initialLearnRate = 1 -1 * miniBatchSize/256;根据miniBatchSize缩放学习速率。定义培训选项。设置输出函数将数据发送回%给客户端。选择= trainingOptions (“个”，.．.“MiniBatchSize”miniBatchSize,.．.%在扫描中设置相应的MiniBatchSize。“详细”假的,.．.不发送命令行输出。“InitialLearnRate”initialLearnRate,.．.%设置缩放学习速率。“OutputFcn”@(州)sendTrainingProgress (D idx状态),.．.设置输出函数将中间结果发送到客户端。“L2Regularization”1平台以及.．.“MaxEpochs”30岁的.．.“洗牌”，“every-epoch”，.．.“ValidationData”imdsValidation,.．.“LearnRateSchedule”，“分段”，.．.“LearnRateDropFactor”, 0.1,.．.“LearnRateDropPeriod”25);在集群中的一个worker中培训网络。。工人们把%在培训过程中向客户提供培训进度信息。网= trainNetwork (augmentedImdsTrain层,选项);%为了获得该网络的准确性，使用训练过的网络%对工作器上的验证图像进行分类，并将预测的标签与%实际标签。YPredicted =分类(净,imdsValidation);accuracies(idx) = sum(yexpected == imdsValidation.Labels)/numel(imdsValidation.Labels);将训练好的网络发送回客户端。。trainedNetworks {idx} =净;结束
分析和传送文件给工人…完成。
后parfor完成后,trainedNetworks包含由工人训练的结果网络。显示训练过的网络及其准确性。
trainedNetworks
trainedNetworks =4×1单元阵列{1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork} {1×1 SeriesNetwork}
精度
精度=4×10.8214 0.8172 0.8132 0.8084
在准确性方面选择最佳网络。根据测试数据集测试其性能。
[~， I] = max(精度);bestNetwork = trainedNetworks{我(1)};YPredicted =分类(bestNetwork imdsTest);accuracy = sum(yexpected == imdste . labels)/numel(imdste . labels)
精度= 0.8187
辅助函数
定义一个函数在网络体系结构中创建卷积块。
函数layers = convolutionalBlock(numFilters,numConvLayers) layers = [convolution2dLayer(3,numFilters，“填充”，“相同”;;;;层= repmat(层numConvLayers 1);结束
定义一个函数，通过它将培训进度发送给客户端DataQueue．
函数sendTrainingProgress (D, idx信息)如果信息。状态= =“迭代”发送(D, {idx、info.Iteration info.TrainingAccuracy});结束结束
定义一个更新函数，以便在工作者发送中间结果时更新图。
函数updatePlot(线、idx iter acc) addpoints(直线(idx)、iter acc);drawnowlimitratenocallbacks结束
另请参阅
trainNetwork|parallel.pool.DataQueue(并行计算工具箱)|imageDatastore
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- 并行for循环(parfor)(并行计算工具箱)
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