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[专知-Java Deeplearning4j 深度学习教程 01] 分布式 Java 开源深度学习框架 Deeplearning4j 简介: 图文-代码

hujun

【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。继Pytorch教程后，我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和资料很少，官方的doc文件也非常简陋，基本上所有的类和函数的都没有解释。为此，我们推出来自中科院自动化所专知小组博士生Hujun与Sanglei创作的-分布式Java开源深度学习框架Deeplearning4j学习教程包括以下：

简介

Deeplearning4j是由SkyMind公司开源的分布式Java/Scala深度学习框架，支持在CPU或GPU上运行。

组件

Deeplearning4j提供了非常强大的生态，大致可以分为：

  • DataVec: 支持数据（文本、图像、音频、视频）的清洗、拼接、归一化、转换等操作，是Deeplearning4j的数据预处理组件。类似Python的Pandas组件
  • ND4J: 科学计算组件，主要是矩阵运算（支持CPU和GPU）。类似Python的numpy。
  • Deeplearning4j: 深度学习组件，封装了各种深度学习模型，包括全连接层、卷积层、RBM层等。支持传统的多层网络(MultiLayerNetwork)，也支持复杂网络的定制(Computation Graph)。
  • Deeplearning4j UI: 可视化组件，类似Tensorflow的TensorBoard。可以用于可视化网络结构，以及网络训练中变量的监控。

实例

Deeplearning4j提供了非常便捷的深度模型定制功能，例如定制Lenet（一种卷积网络）的代码如下：

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
               .iterations(1000) 
               .regularization(true).l2(0.0005)
               .learningRate(.01)
               .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
               .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();

虽然相比于tensorflow、keras等Python深度学习框架中卷积网络的定制，上面的代码闲的略微繁琐，但在编写代码时，各种长变量名、函数名都会由IDE自动提示，所以在编写Deeplearning4j模型时，并不会感觉到工作量的增加。

选择Deeplearning4j的一个理由，是它对复杂网络的定制也有很好的支持，例如下图中的网络有两个输出：

Deeplearning4j对应的模型代码为：

ComputationGraphConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
        .learningRate(0.01)
        .graphBuilder()
        .addInputs("input")
        .addLayer("L1", new DenseLayer.Builder().nIn(3).nOut(4).build(), "input")
        .addLayer("out1", new OutputLayer.Builder()
                .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                .nIn(4).nOut(3).build(), "L1")
        .addLayer("out2", new OutputLayer.Builder()
                .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.MSE)
                .nIn(4).nOut(2).build(), "L1")
        .setOutputs("out1","out2")
        .build();

模型

Github上有许多现成的Deeplearning4j模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，例如:

许多较新的模型由Tensorflow、Keras、Caffe等框架编写，Deeplearning4j提供了一种使用这些模型的机制。Tensorflow、Caffe等框架的模型都可以被转换为Keras模型，Deeplearning4j内置了Keras模型导入的支持，因此Deeplearning4j可以支持大部分流行深度学习框架模型的导入。

安装

Deeplearning4j的配置非常的简单，直接在Maven中加入deeplearning4j-core和对应版本的ndj4(CPU或GPU)的依赖即可:

最后

Deeplearning4j社区一直在努力地改进这款优秀的深度学习框架。我在很久之前用过Deeplearning4j，由于其当时不成熟的接口导致的不良的开发体验而放弃DL4J而转向其他框架，几个月后又重新使用了新版的Deeplearning4j，发现以前那些不成熟的接口（例如对于错误的提示、一些冗余的配置）都在新版本中被修复了，DL4J逐渐变成了一个非常成熟的产品，使得Java开发者可以在项目中真正使用基于Java的深度学习框架，而不是去利用微服务之类蹩脚的方法去调用那些Python深度学习框架。

最后配几张Deeplearning4j UI的截图，调试深度学习模型时，数据的可视化还是很重要的：

对DeepLearning4j教程感兴趣的同学，欢迎进入我们的专知DeepLearning4j主题群一起交流、学习、讨论，扫一扫如下群二维码即可进入（先加微信小助手weixinhao: Rancho_Fang，注明Deeplearning4j）。

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