• 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:

    在这里插入图片描述

    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dlfj-tutorials的pom.xml,这是管理依赖库版本号的地方,在dependencies节点确保以下子节点是存在的,这里dl4j-master.version的值是1.0.0-beta7

    <dependency>
    	<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
        <version>${dl4j-master.version}</version>
    </dependency>
    
    • 打开子工程simple-convolution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:

    在这里插入图片描述

    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:

    在这里插入图片描述

    • 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);
    

    在这里插入图片描述

    • 还可以将页面语言换成中文,如下图:

    在这里插入图片描述

    • 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:

    在这里插入图片描述

    • 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E: emp20210711目录发现生成了名为ui-stats.dl4j的文件:

    在这里插入图片描述

    • 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simple-convolution工程中新增Test.java,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);
        }
    }
    

    在这里插入图片描述

    • 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9000

    关于图细化服务的web端口

    在这里插入图片描述

    • 听官方的,配置启动参数,操作如下图:

    在这里插入图片描述

    • 确保下图红框2中的菜单被选中:

    在这里插入图片描述

    • 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:

    在这里插入图片描述

    • 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:

    在这里插入图片描述

    • 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:

    在这里插入图片描述

    • 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,System.getProperty("org.deeplearning4j.ui.port")的输出是9001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VertxUIServer类中,如下图红框所示,真像大白了!获取端口的代码是System.getenv,这是获取环境变量的方法,不能用前面那种方式去设置:

    在这里插入图片描述

    • 既然源码中是用System.getenv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-D

    在这里插入图片描述

    • 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http://localhost:9001试试,可以正常访问了:

    在这里插入图片描述

    • 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-Dorg.deeplearning4j.ui.port=9001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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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bolingcavalry/p/15431682.html
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