DL4J实战之六:图形化展示训练过程

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本篇概览

  • 本篇是《DL4J实战》系列的第六篇,咱们继续夯实基本功,这次学习的是如何更加形象完整的展示训练过程:图形化页面,效果如下图所示:

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  • 接下来选择一个已有的子工程,为其增加图形化界面的效果,我这里选的是《DL4J实战之三:经典卷积实例(LeNet-5)》一文中的<font color="blue">simple-convolution</font>子工程

  • 总的来说本篇由以下内容构成:

  1. 基本的图形化功能
  2. 图形化数据的持续存储问题
  3. 图形化页面的端口配置问题

依赖库配置

  • 首先是添加依赖库,一共需要两步:

  • 打开父工程<font color="blue">dlfj-tutorials</font>的pom.xml,这是管理依赖库版本号的地方,在<font color="blue">dependencies</font>节点确保以下子节点是存在的,这里dl4j-master.version的值是<font color="blue">1.0.0-beta7</font>:

<dependency>
	<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
    <version>${dl4j-master.version}</version>
</dependency>
  • 打开子工程<font color="blue">simple-convolution</font>的pom.xml,添加deeplearning4j-ui库的依赖:
<dependency>
	<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
	<artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
</dependency>
  • 如果您在用的是IDEA,建议执行下图中的操作,确保配置立即生效:

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增加图形化相关代码

  • 图形化相关的代码很少,只有寥寥几句,写在MultiLayerNetwork实例初始化之后的位置即可,如下图红框所示:

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  • 上图红框中的代码在此,方便您使用:
// 初始化用户界面后端
UIServer uiServer = UIServer.getInstance();

// 配置要存储网络信息(梯度、分数、时间等)的位置。这里:存储在内存中。
StatsStorage statsStorage = new InMemoryStatsStorage();

// 将StatsStorage实例附加到UI:这允许StatsStorage的内容可视化
uiServer.attach(statsStorage);

//然后添加StatsListener来收集网络上的信息
net.setListeners(new StatsListener(statsStorage));
  • 最后,为了避免进程过早结束导致无法继续查看图形化信息,在main方法的末尾动一点手脚,如等待输入或者延时,我这里加了个延时:
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
  • 至此编码完成,运行起来,在浏览器输入<font color="blue">http://localhost:9000</font>,效果如下图:

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  • 还可以将页面语言换成中文,如下图:

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  • 点击下图红框中的菜单,还可以看到神经网络每一层的详情:

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  • 基本功能已经完成,接下来看看持久化问题

持久化存储页面展示的内容

  • 前面的图形化功能有个明显的问题:一旦进程结束,web服务也就结束了,下次再启动,页面上展示的也是最新一次训练的数据,如果想保存页面上展现的内容以便后面再回放,应该如何做呢?接下来一起操作,改成可以持久化存储的

  • 找到这一行代码:

StatsStorage statsStorage = new InMemoryStatsStorage();
  • 把上面那行代码删除,换成下面这行,File对象的入参是数据存储位置,请按照您电脑的实际情况修改:
StatsStorage statsStorage = new FileStatsStorage(new File("E:\\temp\\202107\\11", "ui-stats.dl4j"));
  • 把下面这行代码也删除,这样训练完成后进程会立即结束:
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
  • 现在运行代码执行一次训练,完成后,在<font color="blue">E:\temp\202107\11</font>目录发现生成了名为<font color="red">ui-stats.dl4j</font>的文件:

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  • 上图看起来已经把数据保存硬盘,接下来试试能不能再次读取到,在<font color="blue">simple-convolution</font>工程中新增<font color="red">Test.java</font>,代码如下所示,寥寥几行,全是前面那点东西:
package com.bolingcavalry.convolution;

import org.deeplearning4j.api.storage.StatsStorage;
import org.deeplearning4j.ui.api.UIServer;
import org.deeplearning4j.ui.storage.FileStatsStorage;
import java.io.File;

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        UIServer uiServer = UIServer.getInstance();
        StatsStorage statsStorage = new FileStatsStorage(new File("E:\\temp\\202107\\11", "ui-stats.dl4j"));
        // 将StatsStorage实例附加到UI:这允许StatsStorage的内容可视化
        uiServer.attach(statsStorage);
        Thread.sleep(99999);
    }
}

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  • 聪明的您看了上面的Test.java代码,一定会对欣宸投来鄙视的眼光,就这水平?请容我解释一下,这里只是演示如何加载和展示数据,所以写的过于简陋,您可以将此代码段放在常用的web应用中,如SpringBoot,这样就能按需要加载和查看了

  • 解决了存储问题,咱们再来看看web端口如何调整,因为端口冲突,或者一些端口管理,都有调整端口的需求,而不能固定在<font color="blue">9000</font>

关于图细化服务的web端口

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  • 听官方的,配置启动参数,操作如下图:

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  • 确保下图红框2中的菜单被选中:

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  • 在下图红框位置(VM options位置)填入官方推荐的内容,将端口指定为9001:

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  • 怕自己设置的参数有问题,我添加了下图红框中的两行代码,将参数打印出来:

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  • 再次运行Test.java,如下图,红框2证明我按照官方建议输入的参数是没有问题的,但是红框1显示服务还在监听9000端口:

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  • 去浏览器上试试,发现确实如此:9000端口服务正常,9001端口无法访问

  • 这就郁闷了,我的操作有问题吗?若是有问题,<font color="blue">System.getProperty("org.deeplearning4j.ui.port")</font>的输出是<font color="red">9001</font>又怎么解释?

  • 还是去看下源码吧,很容易就查到了设置端口值的代码,在<font color="blue">VertxUIServer</font>类中,如下图红框所示,真像大白了!获取端口的代码是<font color="red">System.getenv</font>,这是获取环境变量的方法,不能用前面那种方式去设置:

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  • 既然源码中是用<font color="blue">System.getenv</font>方法获取参数的,那咱们就按照环境变量的方法来输入吧,如下图所示,将之前的配置删除,再在红框2位置输入参数,注意参数的最前面不需要<font color="red">-D</font>:

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  • 改好后,再起运行Test.java,如下图,红框1显示web服务监听端口已经变成了9001,红框2中的值为null,这也正常,因为最初的system property参数已经删除了

  • 浏览器访问<font color="red">http://localhost:9001</font>试试,可以正常访问了:

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  • 所以,最终通过修改环境变量,咱们成功的修改了web端口,此刻再回想一下,官方提到的system property和<font color="blue">-Dorg.deeplearning4j.ui.port=9001</font>是怎么回事呢,事实证明这样改是没用的...

  • 我觉得,应该是欣宸才疏学浅不了解真像,聪明的您如果发现了问题原因,麻烦您在文章评论者指点一二,谢谢啦。

  • 至此,图形化展示训练过程的实战就完成了,希望本文能给您提供一些参考,帮您顺利搭建图形化环境,以更好的观察和调整训练参数、优化网络

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