标签：2.0 input ports 返回 port smi cnn imex 神经网络
在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练，但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较图表。不过，由于重点在于说明Mnist数据集在GPU上训练的过程，所以对于一些环境的部署，比如Java环境和CUDA的安装就不再详细说明了。
软件环境的部署主要在于两个方面，一个是JDK的安装，另外一个是CUDA。目前最新版本的DeepLearning4j以及Nd4j支持CUDA-8.0，JDK的话1.7以上。
环境部署完后，分别用java -version和nvidia-smi来确认环境是否部署正确，如果出现类似以下的信息，则说明环境部署正确，否则需要重新安装。
GPU配置：
Java环境截图：
从系统返回的信息可以看到，jdk是openJDK1.7，GPU是2张P40的卡。
下面说明下代码的构成：
由于我这里用了DeepLearning4j最新的版本--v0.8，所以和之前博客的pom文件有些修改，具体如下：
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>DeepLearning</groupId>
<artifactId>DeepLearning</artifactId>
<version>2.0</version>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<nd4j.version>0.8.0</nd4j.version>
<dl4j.version>0.8.0</dl4j.version>
<datavec.version>0.8.0</datavec.version>
<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.nd4j</groupId>
<artifactId>nd4j-native</artifactId>
<version>${nd4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
<version>${dl4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.nd4j</groupId>
<artifactId>nd4j-cuda-8.0</artifactId>
<version>${nd4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-parallel-wrapper_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${dl4j.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
<version>2.4</version>
<configuration>
<source>1.7</source>
<target>1.7</target>
<archive>
<manifest>
<mainClass>cn.live.wangongxi.cv.CNNMnist</mainClass>
</manifest>
</archive>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>创建完Maven工程以及添加了上面POM文件的内容之后，就可以开始着手上层应用逻辑的构建。这里我参考了官网的例子，具体由以下几个部分构成：
1.初始化CUDA的环境（底层逻辑包括硬件检测、CUDA版本校验和一些GPU参数）
2.读取Mnist二进制文件（和之前的博客内容一致）
3.CNN的定义，这里我还是用的LeNet
4.训练以及评估模型的指标
首先贴一下第一部分的代码：
//精度设置，常用精度有单、双、半精度
//HALF ： 半精度
DataTypeUtil.setDTypeForContext(DataBuffer.Type.HALF);
//FLOAT : 单精度
//DataTypeUtil.setDTypeForContext(DataBuffer.Type.FLOAT);
//DOUBLE : 双精度
//DataTypeUtil.setDTypeForContext(DataBuffer.Type.DOUBLE);
//创建CUDA上下文实例并设置参数
CudaEnvironment.getInstance().getConfiguration()
//是否允许多GPU
.allowMultiGPU(false)
//设置显存中缓存数据的容量，单位：字节
.setMaximumDeviceCache(2L * 1024L * 1024L * 1024L)
//是否允许多GPU间点对点(P2P)的内存访问
.allowCrossDeviceAccess(false);通常我们需要根据需要来设置GPU计算的精度，常用的就像代码中写的那样有单、双、半精度三种。通过选择DataBuffer中定义的enum类型Type中的值来达到设置精度的目的。如果不设置，默认的是单精度。
再下面就是设置CUDA的一些上下文参数，比如代码中罗列的cache数据的显存大小，P2P访问内存和多GPU运行的标志位等等。对于网络结构相对简单，数据量不大的情况下，默认的参数就够用了。这里我们也只是简单设置了几个参数，这对于用LeNet来训练Mnist数据集来说已经足够了。
从2~4部分的逻辑和之前的博客里几乎是一样的，就直接上代码了：
int nChannels = 1;
int outputNum = 10;
int batchSize = 128;
int nEpochs = 10;
int iterations = 1;
int seed = 123;
log.info("Load data....");
DataSetIterator mnistTrain = new MnistDataSetIterator(batchSize,true,12345);
DataSetIterator mnistTest = new MnistDataSetIterator(batchSize,false,12345);
log.info("Build model....");
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
.seed(seed)
.iterations(iterations)
.regularization(true).l2(0.0005)
.learningRate(.01)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
.updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
.list()
.layer(0, new ConvolutionLayer.Builder(5, 5)
.nIn(nChannels)
.stride(1, 1)
.nOut(20)
.activation(Activation.IDENTITY)
.build())
.layer(1, new SubsamplingLayer.Builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX)
.kernelSize(2,2)
.stride(2,2)
.build())
.layer(2, new ConvolutionLayer.Builder(5, 5)
.stride(1, 1)
.nOut(50)
.activation(Activation.IDENTITY)
.build())
.layer(3, new SubsamplingLayer.Builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX)
.kernelSize(2,2)
.stride(2,2)
.build())
.layer(4, new DenseLayer.Builder().activation(Activation.RELU)
.nOut(500).build())
.layer(5, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
.nOut(outputNum)
.activation(Activation.SOFTMAX)
.build())
.setInputType(InputType.convolutionalFlat(28,28,1))
.backprop(true).pretrain(false).build();
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();
log.info("Train model....");
model.setListeners(new ScoreIterationListener(100));
long timeX = System.currentTimeMillis();
for( int i=0; i<nEpochs; i++ ) {
long time1 = System.currentTimeMillis();
model.fit(mnistTrain);
long time2 = System.currentTimeMillis();
log.info("*** Completed epoch {}, time: {} ***", i, (time2 - time1));
}
long timeY = System.currentTimeMillis();
log.info("*** Training complete, time: {} ***", (timeY - timeX));
log.info("Evaluate model....");
Evaluation eval = new Evaluation(outputNum);
while(mnistTest.hasNext()){
DataSet ds = mnistTest.next();
INDArray output = model.output(ds.getFeatureMatrix(), false);
eval.eval(ds.getLabels(), output);
}
log.info(eval.stats());
log.info("****************Example finished********************"); ParallelWrapper wrapper = new ParallelWrapper.Builder(model)
.prefetchBuffer(24)
.workers(4)
.averagingFrequency(3)
.reportScoreAfterAveraging(true)
.useLegacyAveraging(true)
.build();下面贴一下训练Mnist数据集在CPU/GPU/多GPU下的性能比较还有训练时候的GPU使用情况：
单卡训练截图：
双卡并行训练截图：
训练时间评估：
最后做下简单的总结。由于Deeplearning4j本身支持GPU单卡，多卡以及集群的训练方式，而且对于底层的接口都已经进行了很多的封装，暴露的接口都是比较hig-level的接口，一般设置一些属性就可以了。当然前提是硬件包括CUDA都要正确安装。
DeepLearning4j 实战——手写体数字识别GPU实现与性能比较
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原文地址：http://blog.csdn.net/wangongxi/article/details/70939806
