揭秘Docker Buildx多平台构建:如何轻松实现ARM与AMD无缝部署

在amd64平台构建适用于linux/arm64/v8平台的Docker镜像 (非必须)检查构建主机的 Docker 配置:在某些情况下,需要在 Docker 的配置中启用特定选项以支持多架构构建。检查 Docker 版本:确保您的 Docker 版本符合要求,并支持 Buildx 和多架构构建。检查网络连接:在构建过程中,QEMU 需要从互联网上下载所需的文件。Docker 提供了一种名为 Buildx 的功能,它允许在不同的平台上进行多架构构建。命令将生成的镜像保存到文件中,指定输出文件的名称和路径,以便后续使用。然后,使用适当的命令来安装和配置所需的组件。 阅读详情

第一章:Docker跨平台镜像构建

在现代软件开发中,应用需要在多种操作系统和架构环境中运行。Docker 提供了跨平台镜像构建的能力,使开发者能够在单一平台上构建适用于不同 CPU 架构(如 amd64、arm64)和操作系统的镜像。这一能力主要依赖于 Buildx 插件,它是 Docker Build 的增强版,支持多平台构建和高级构建功能。

启用 Buildx 支持

Docker Desktop 默认已启用 Buildx,但在 Linux 系统上可能需要手动配置。首先确保 Docker 版本不低于 19.03,并执行以下命令创建并使用新的构建器实例:

# 创建新的构建器实例并启用多平台支持
docker buildx create --use --name mybuilder

# 启动构建器
docker buildx inspect --bootstrap

构建多平台镜像

使用 docker buildx build 命令可指定目标平台,构建完成后直接推送到镜像仓库。例如,为 Linux 的 amd64 和 arm64 架构构建镜像:

docker buildx build \
  --platform linux/amd64,linux/arm64 \  # 指定目标平台
  --output "type=image,push=true" \     # 构建后推送至仓库
  --tag your-registry/your-app:latest .
该命令会拉取对应平台的基础镜像,编译代码并生成兼容的镜像层,最终推送至指定镜像仓库。

支持的平台列表

常见的目标平台包括:
  • linux/amd64:Intel 和 AMD 64 位处理器
  • linux/arm64:ARM 64 位架构(如 Apple M1、AWS Graviton)
  • linux/arm/v7:树莓派等 ARMv7 设备
  • linux/ppc64le:IBM Power 架构
平台适用设备
linux/amd64标准服务器、个人电脑
linux/arm64Apple Silicon Mac、云服务器(Graviton)
linux/arm/v7树莓派 3/4
通过合理配置 Buildx,团队可以实现一次构建、多端部署的高效交付流程。

2.1 理解多架构镜像:ARM与AMD64的差异与挑战

现代容器化应用常需在不同CPU架构间无缝运行,其中ARM与AMD64是最常见的两种。它们在指令集、内存模型和功耗特性上存在本质差异。
架构核心差异
  • AMD64:基于x86-64指令集,广泛用于桌面与服务器,性能强劲但功耗较高。
  • ARM64:采用精简指令集(RISC),常见于移动设备与边缘计算,能效比优异。
构建多架构镜像
使用Docker Buildx可构建跨平台镜像:
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t myapp:latest --push .
该命令通过QEMU模拟不同架构,生成兼容多种CPU的镜像,并推送到镜像仓库。参数--platform指定目标平台,实现一次构建、多端部署。
分发与兼容性挑战
挑战说明
镜像体积多架构镜像包含多个二进制,显著增加存储开销。
CI/CD复杂度需配置交叉编译与模拟环境,延长构建时间。

2.2 Docker Buildx核心原理剖析:从BuildKit到QEMU模拟

Docker Buildx 扩展了原生 `docker build` 的能力,其底层依赖 BuildKit 高效的构建引擎。BuildKit 采用基于中间表示(IR)的编译器架构,将 Dockerfile 转换为可并行执行的低级指令,显著提升构建效率。
多平台构建支持机制
通过集成 QEMU 用户态模拟,Buildx 可在 x86_64 主机上构建 ARM 架构镜像。QEMU 动态翻译目标架构指令,使容器内进程能在异构环境中运行。
docker buildx create --name mybuilder --use
docker buildx build --platform linux/arm64,linux/amd64 -t myapp .
上述命令创建专用构建器并指定多平台目标。`--platform` 参数触发 BuildKit 启用对应架构的 QEMU 模拟环境。
构建组件协作关系
BuildKit(解析与优化) → 容器运行时(执行阶段) ↔ QEMU(跨架构支持)
该流程实现构建过程解耦,支持缓存共享、并发执行和远程输出,是现代镜像构建的核心范式。

2.3 搭建Buildx构建环境:启用多平台支持的关键步骤

为了实现跨平台镜像构建,Docker Buildx 是不可或缺的工具。它基于 BuildKit 架构,扩展了原生 docker build 命令的能力,支持多架构镜像构建与推送。
启用Buildx构建器实例
默认情况下,Buildx 提供一个名为 default 的构建器,但需显式启用以支持多平台:
# 创建并切换到支持多平台的构建器
docker buildx create --name mybuilder --use
docker buildx inspect --bootstrap
上述命令创建名为 mybuilder 的构建器实例,并通过 --use 设为当前默认。inspect --bootstrap 初始化环境,拉取必要的 BuildKit 镜像并启动容器。
验证多架构支持能力
执行以下命令查看当前构建器支持的目标平台:
docker buildx ls
输出将列出所有可用架构,如 linux/amd64、linux/arm64 等,表明已具备跨平台构建能力。
  • Buildx 利用 QEMU 和 binfmt_misc 实现跨架构模拟
  • 构建镜像时可通过 --platform 参数指定多个目标平台

2.4 实践:使用Buildx构建ARM64镜像并推送到镜像仓库

启用Buildx并创建多架构构建器
Docker Buildx 是 Docker 的扩展 CLI,支持跨平台镜像构建。首先需启用 Buildx 并创建支持多架构的构建实例:
docker buildx create --name mybuilder --use
docker buildx inspect --bootstrap
第一条命令创建名为 mybuilder 的构建器并设为默认;第二条初始化环境,确保 QEMU 支持 ARM64 交叉编译。
构建并推送 ARM64 镜像
使用以下命令构建适用于 ARM64 架构的镜像并直接推送到镜像仓库:
docker buildx build --platform linux/arm64 -t your-registry/your-image:arm64 --push .
--platform linux/arm64 指定目标架构,--push 在构建完成后自动推送至镜像仓库,无需本地导出。
支持的平台与架构对照表
平台架构典型用途
linux/arm64AArch64树莓派、AWS Graviton
linux/amd64x86_64常规服务器

2.5 多平台镜像清单(Manifest)管理与最佳实践

镜像清单的作用与结构
Docker 镜像清单(Manifest)用于描述镜像的元数据,支持多架构、多操作系统镜像的统一入口。通过 manifest list 可以将 amd64、arm64 等不同平台的镜像组合为单一逻辑名称。
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t myapp:latest --push .
该命令利用 Buildx 构建多平台镜像并自动创建清单列表,推送至镜像仓库。--platform 参数指定目标平台,Buildx 会生成对应架构的镜像并合并清单。
最佳实践建议
  • 始终使用 docker buildx 构建多平台镜像
  • 启用内容信任(Content Trust)确保清单完整性
  • 定期清理未引用的清单条目以节省存储
字段说明
schemaVersion清单版本,通常为 2
mediaType媒体类型,如 application/vnd.docker.distribution.manifest.list.v2+json

3.1 构建策略对比:原生构建 vs 跨平台交叉构建

构建方式的本质差异
原生构建指在目标平台上使用本地工具链编译应用,如在 macOS 上用 Xcode 构建 iOS 应用。跨平台交叉构建则允许在一种架构或操作系统上生成另一平台的可执行文件,常见于 CI/CD 环境中。
性能与依赖管理对比
  • 原生构建通常具备更优的性能优化能力,能充分调用平台特定的编译器优化(如 LLVM)
  • 交叉构建依赖工具链的完备性,例如 Go 中通过 GOOS 和 GOARCH 控制目标平台
GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o app-linux main.go
GOOS=windows GOARCH=386 go build -o app-win.exe main.go
上述命令展示了如何通过环境变量实现交叉编译。GOOS 指定目标操作系统,GOARCH 定义 CPU 架构,无需目标硬件即可生成可执行文件。
适用场景权衡
维度原生构建交叉构建
构建速度较快快(无启动模拟开销)
调试支持完整受限

3.2 性能优化:缓存机制与并行构建技巧

利用本地缓存加速依赖安装
在构建过程中,重复下载依赖包是主要性能瓶颈。通过启用本地缓存,可显著减少网络开销。例如,在 Docker 构建中使用 BuildKit 的缓存功能:
RUN --mount=type=cache,id=npm-cache,target=/root/.npm \
    npm install
该指令将 npm 缓存目录挂载为持久化缓存层,避免每次构建重新下载相同依赖,提升构建速度达 60% 以上。
并行执行多阶段构建
合理拆分构建任务并并行执行,能充分利用多核资源。使用 make -j 可并行调度多个子任务:
  1. 前端资源打包
  2. 后端服务编译
  3. 测试用例执行
结合 CI 平台的矩阵策略,实现跨环境并行构建,整体流水线耗时降低 40%。

3.3 CI/CD集成:在GitHub Actions中实现自动化多架构发布

现代软件交付要求支持多种CPU架构(如amd64、arm64)并快速部署。通过GitHub Actions,可定义跨平台构建流程,自动完成镜像构建与推送。
工作流配置示例

name: Multi-Arch Build
on: [push]
jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Set up QEMU
        uses: docker/setup-qemu-action@v2
      - name: Set up Docker Buildx
        uses: docker/setup-buildx-action@v2
      - name: Login to DockerHub
        uses: docker/login-action@v2
        with:
          username: ${{ secrets.DOCKER_USER }}
          password: ${{ secrets.DOCKER_PASS }}
      - name: Build and Push
        uses: docker/build-push-action@v5
        with:
          platforms: linux/amd64,linux/arm64
          push: true
          tags: user/app:latest
上述工作流首先启用QEMU实现跨架构模拟,再通过Buildx创建持久化构建器实例。`platforms` 参数指定目标架构列表,Docker将自动执行交叉编译并生成对应镜像层。最终,多架构镜像清单(manifest)被推送到远程仓库,供Kubernetes等系统按需拉取。
关键优势
  • 无需维护多台物理构建机
  • 统一镜像版本与元信息
  • 提升边缘设备部署兼容性

4.1 镜像体积优化:多阶段构建与精简基础镜像

在容器化部署中,镜像体积直接影响启动效率与资源占用。采用多阶段构建可有效剥离编译依赖,仅保留运行时所需文件。
多阶段构建示例
FROM golang:1.21 AS builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN go build -o server main.go

FROM alpine:latest
RUN apk --no-cache add ca-certificates
COPY --from=builder /app/server /usr/local/bin/server
CMD ["/usr/local/bin/server"]
第一阶段使用完整 Go 环境编译二进制文件;第二阶段基于轻量 alpine 镜像,仅复制可执行文件与必要证书,显著减少最终体积。
基础镜像选择对比
镜像类型大小(约)适用场景
ubuntu:20.0470MB通用调试环境
alpine:latest5MB生产运行时
scratch0MB静态二进制文件

4.2 安全加固:签名验证与可信镜像构建流程

在容器化环境中,确保镜像来源可信是安全防线的首要环节。通过数字签名验证可有效防止恶意镜像被部署。
签名验证机制
使用 Docker Content Trust (DCT) 可对镜像进行签名与验证。启用后,仅信任已签名的镜像版本:
export DOCKER_CONTENT_TRUST=1
docker pull alpine:latest
该命令会自动校验镜像签名,若未签名或签名无效则拒绝拉取。
可信镜像构建流程
构建可信镜像需集成签名步骤。推荐在 CI/CD 流程中自动化完成:
  1. 源码审查与依赖扫描
  2. 使用最小基础镜像构建
  3. 生成并嵌入数字签名
  4. 推送至私有仓库并记录审计日志
阶段安全措施
构建前SBOM 生成、漏洞扫描
构建中非 root 用户、多阶段构建
构建后签名、哈希上传至公证服务器

4.3 故障排查:常见错误与调试方法汇总

典型错误分类
在系统运行过程中,常见的故障包括连接超时、数据序列化失败和权限拒绝。这些错误通常可通过日志级别追踪定位。
  • 连接异常:检查网络策略和端口开放状态
  • 序列化错误:确认结构体标签与协议一致性
  • 权限问题:验证服务账户RBAC配置
调试工具使用示例
使用curl模拟接口请求可快速验证服务响应:

curl -v http://localhost:8080/health \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -H "Content-Type: application/json"
该命令发起带认证头的HTTP请求,-v参数启用详细输出,便于观察握手过程与响应头信息,辅助判断认证与路由配置是否生效。

4.4 实际案例:为树莓派和云服务器统一构建部署镜像

在边缘计算与云端协同的场景中,统一构建部署镜像是实现一致性的关键。通过使用 Packer 由 HashiCorp 提供的工具,可定义跨平台的镜像构建流程。
构建模板配置
{
  "builders": [
    {
      "type": "qemu",
      "output_directory": "output-rpi",
      "iso_url": "raspios-lite.img",
      "boot_command": [""]
    },
    {
      "type": "amazon-ebs",
      "ami_name": "cloud-server-{{timestamp}}",
      "instance_type": "t3.medium"
    }
  ]
}
该模板同时支持树莓派镜像(QEMU 模拟)和 AWS EBS 镜像构建,确保系统初始化逻辑一致。
共享的 Provisioning 脚本
  • 安装基础依赖(如 Docker、Python)
  • 配置系统时区与日志策略
  • 注入环境变量与密钥管理代理
此方案显著降低维护成本,提升部署可靠性。

第五章:总结与展望

技术演进的现实映射
现代软件架构正加速向云原生演进,服务网格与无服务器计算已在多个大型电商平台落地。某头部零售系统通过引入 Istio 实现了跨区域流量调度,灰度发布周期从小时级缩短至分钟级。
可观测性的实践深化
完整的监控体系需覆盖指标、日志与链路追踪。以下为 Prometheus 抓取配置示例,用于采集 Go 微服务的运行时数据:

// Prometheus exporter 配置片段
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
go func() {
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}()
// 注册自定义指标
requestCounter := prometheus.NewCounter(
    prometheus.CounterOpts{
        Name: "http_requests_total",
        Help: "Total number of HTTP requests.",
    },
)
prometheus.MustRegister(requestCounter)
未来架构的关键方向
  • 边缘计算将推动 AI 模型在终端侧部署,降低响应延迟
  • 基于 eBPF 的内核级监控方案正在替代传统 agent 架构
  • 多运行时模型(如 Dapr)逐步解决微服务异构集成难题
团队能力建设建议
能力维度推荐路径工具栈
持续交付GitOps + ArgoCDGitHub Actions, Helm
安全合规Sigstore 签名验证Cosign, Kyverno
[ 开发 ] → [ CI/CD流水线 ] → [ 准生产验证 ] → [ 金丝雀发布 ] ↑ ↓ [ 策略扫描 ] ← [ 运行时反馈 ]
ARM设备Docker实战:从安装到多架构镜像构建完整指南 容器化技术通过将应用及其依赖打包成标准单元,实现了环境的一致性与高效部署。其核心原理在于利用操作系统级虚拟化,在共享内核上创建隔离的进程空间。这一技术为现代软件交付带来了巨大价值,尤其在持续集成、微服务架构和云原生场景中至关重要。随着边缘计算和物联网的兴起,资源受限的ARM架构设备(如树莓派)也成为重要的部署目标。然而,跨架构部署常面临镜像兼容性挑战,例如在树莓派3B+等设备上直接运行x86镜像会导致失败。本文聚焦于ARM平台,详解Docker引擎的安装配置、ARM镜像的获取方法,并重点介绍如何使用Buil 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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