科学计算与数据处理综合设计实验四

0 科学计算与数据处理实验报告科学计算与数据处理实验报告 学学 号号 S313060052姓姓 名名王腾祥 实实 验验 名名 称称 科学计算与数据处理综合设计实验 实实 验验 目目 的的 1 深入研究 MATLAB 在计算机相关的某一专业领域的综合应用 2 熟悉 MATLAB 中专业级 Toolbox 或 Simulink 的功能和用法 3 学会综合运用 MATLAB 解决并行运算与神经网络 基于 CPU GPU 的并行神 经网络运算 实实 验验 方方 案案 CPU 并行 一 标准单线程的神经网络训练与仿真过程 x t house dataset net1 feedforwardnet 10 net2 train net1 x t y sim net2 x 二 打开 MATLAB workers matlabpool open 检查 worker 数量 poolsize matlabpool size 三 设置 train 与 sim 函数中的参数 Useparallel 为 yes net2 train net1 x t Useparallel yes y sim net2 x Useparallel yes 四 使用 showResources 选项证实神经网络运算确实在各个 worker 上运行 net2 train net1 x t useParallel yes showResources yes y sim net2 x useParallel yes showResources yes 五 将一个数据集进行随机划分 同时保存到不同的文件 for i 1 matlabpool size x rand 2 1000 save inputs num2str i x 1 t x 1 x 2 2 x 1 x 2 save target num2str i t clear x t end 六 实现并行运算加载数据集 for i 1 matlabpool size data load inputs num2str i x xc i data x data load target num2str i t tc i data t clear data end net2 configure net2 xc 1 tc 1 net2 train net2 xc tc yc sim net2 xc 七 得到各个 worker 返回的 Composite 结果 for i 1 matlabpool size yi yc i end 八 GPU 并行 count gpuDeviceCount gpu1 gpuDevice 1 gpuCores1 gpu1 MultiprocessorCount gpu1 SIMDWidth net2 train net1 x t useGPU yes y sim net x useGPU yes net1 trainFcn trainscg net2 train net1 x t useGPU yes showResources yes Matlab 神经网络 43 个案例分析 九 并行运算与神经网络 基于 CPU GPU 的并行神经网络运算 by 王小川 王小川 matlab Email sina363 十 清空环境变量 clear all clc warning off 2 十一 打开 matlabpool matlabpool open poolsize matlabpool size 十二 加载数据 load bodyfat dataset inputs bodyfatInputs targets bodyfatTargets 十三 创建一个拟合神经网络 hiddenLayerSize 10 隐藏层神经元个数为 10 net fitnet hiddenLayerSize 创建网络 十四 指定输入与输出处理函数 本操作并非必须 net inputs 1 processFcns removeconstantrows mapminmax net outputs 2 processFcns removeconstantrows mapminmax 十五 设置神经网络的训练 验证 测试数据集划分 net divideFcn dividerand 随机划分数据集 net divideMode sample 划分单位为每一个数据 net divideParam trainRatio 70 100 训练集比例 net divideParam valRatio 15 100 验证集比例 net divideParam testRatio 15 100 测试集比例 十六 设置网络的训练函数 net trainFcn trainlm Levenberg Marquardt 十七 设置网络的误差函数 net performFcn mse Mean squared error 十八 设置网络可视化函数 net plotFcns plotperform plottrainstate ploterrhist plotregression plotfit 十九 单线程网络训练 tic net1 tr1 train net inputs targets t1 toc disp 单线程神经网络的训练时间为 num2str t1 秒 二十 并行网络训练 tic net2 tr2 train net inputs targets useParallel yes showResources yes t2 toc 3 disp 并行神经网络的训练时间为 num2str t2 秒 二十一 网络效果验证 outputs1 sim net1 inputs outputs2 sim net2 inputs errors1 gsubtract targets outputs1 errors2 gsubtract targets outputs2 performance1 perform net1 targets outputs1 performance2 perform net2 targets outputs2 二十二 神经网络可视化 figure plotperform tr1 figure plotperform tr2 figure plottrainstate tr1 figure plottrainstate tr2 figure plotregression targets outputs1 figure plotregression targets outputs2 figure ploterrhist errors1 figure ploterrhist errors2 matlabpool closey sim net2 x useGPU yes showResources yes 实实 验验 记记 录录 4 5 6 7 实实 验验 总总 结结 1 并行平台的通信模型 共享数据 POSIX windows 线程 OpenMP 消息交换 MPIPVM 并行算法模型 数据并行模 型 任务依赖图模型 工作池模型 管理者 工作者模型 消费 者模型对于并行计算一个任务可能涉及到的问题 任务分解 任务依赖关系 任务粒度分配 并发度 任务交互 并行算法性能的常见度量值 并行开销 加速比 效率 加速 比 CPU 数 成本 并行运行时间 CPU 数 2 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式 这是一个非线 性动力学系统 其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理 虽然单个神经元的结构极其简单 功能有限 但大量神经元构成 的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的 3 总结 人工神经网络可通过硬件或软件方式来实现 硬件方 式即神经计算机 目前 较常用的还是软件实现方式 已有许多 公司和研究单位设计了通用的 ANN 程序以方便人们使用 matlab 提供的神经网络工具箱就是其重要代表 神经网络工具 箱是在 matlab 环境下所开发出来的许多工具箱之一 它是以人 工神经网络理论为基础 用 matlab 语言构造出典型神经网络的 激活函数 如 S 型 线性 竞争层 饱和线性等激活函数 使设 计者对所选定网络输出的计算变成对激活函数的调用 另外 根 据各种典型的修正网络权值的规定 加上网络的训练过程 用 matlab 编写出各种网络设计与训练所涉及的公式运算 矩阵操作 和方程求解等大部分子程序 网络的设计者可以根据自己的需要 进行调