DL4J实战之四：经典卷积实例(GPU版本)

向右看齐 2022-10-10 04:38 139阅读 0赞

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### 本篇概览 ###

*  作为《DL4J实战》的第四篇，今天咱们不写代码，而是为今后的实战做些准备：在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程；
 *  如果您电脑上有NVIDIA显卡，并且成功的安装了CUDA，那么就随本文一起实际操作吧，全文由以下内容构成：

1.  软硬件环境参考信息
2.  DL4J的依赖库和版本
3.  使用GPU的具体操作步骤
4.  GPU训练和CPU训练对比

### 软硬件环境参考信息 ###

*  众所周知，欣宸是个穷人，因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本，相关信息如下：

1.  操作系统：Ubuntu16桌面版
2.  显卡型号：GTX950M
3.  CUDA：9.2
4.  CPU：i5-6300HQ
5.  内存：32G DDR4
6.  硬盘：NvMe 1T

*  实际证明，以上配置可以顺利运行[《DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)》][DL4J_LeNet-5]一文中的实例，并且可以通过GPU加速训练(GPU和CPU的对比数据会在后面给出)
 *  在Ubuntu16环境安装NVIDIA驱动和CUDA9.2的过程，可以参考文章[《纯净Ubuntu16安装CUDA(9.1)和cuDNN》][Ubuntu16_CUDA_9.1_cuDNN]，这里面安装的CUDA版本是9.1，请自行改为9.2版本

### DL4J的依赖库和版本 ###

*  首先要强调的是：不要使用CUDA 11.2版本(这是执行nvidia-smi时输出的版本)，截止写本文时，使用CUDA 11.2及其依赖库，在启动时会有ClassNotFound异常
 *  CUDA 10.X版本我这里也没有试过，因此不做评论
 *  CUDA 9.1和9.2版本都尝试过，可以正常使用
 *  为什么不用9.1呢？咱们先去中央仓库看看DL4J核心库的版本情况，如下图，最新的版本已经到了1.0.0-M1：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]
 *  再看看CUDA 9.1对应的nd4j库的版本情况，如下图红框，最新的是2018年的1.0.0-beta，与核心库差距太大了：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]
 *  好了，再来看看CUDA 9.2对应的nd4j库的版本情况，如下图红框，最新的是1.0.0-beta6，与核心库差两个版本，因此，建议使用CUDA 9.2：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

### 使用GPU的具体操作步骤 ###

*  使用CPU还是GPU，具体操作步骤非常简单：切换不同的依赖库即可，下面分别介绍
 *  如果您用CPU做训练，则依赖库和版本如下：

如果您用GPU做训练，且CUDA版本是9.2，则依赖库和版本如下：

<dependency>
    	<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
        <version>1.0.0-beta6</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
    	<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    	<artifactId>deeplearning4j-cuda-9.2</artifactId>
    	<version>1.0.0-beta6</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
    	<groupId>org.nd4j</groupId>
    	<artifactId>nd4j-cuda-9.2-platform</artifactId>
    	<version>1.0.0-beta6</version>
    </dependency>

*  java代码就不在这里贴出了，用的是[《DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)》][DL4J_LeNet-5]中的代码，不做任何改变

### 内存设置 ###

*  使用IDEA运行代码的时候，可以按照当前硬件情况将内存适当调大，步骤如下图：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]
 *  请酌情调整，我这里设置为8G  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]
 *  设置完毕，接下来在同一电脑上分别用CPU和GPU执行训练和测试，通过对比检查GPU加速效果

### CPU版本 ###

*  在这台破旧的笔记本电脑上，用CPU做训练是非常吃力的，如下图，几乎被榨干：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]
 *  控制台输出如下，耗时158秒，真是个漫长的过程：

=========================Confusion Matrix=========================
        0    1    2    3    4    5    6    7    8    9
    ---------------------------------------------------
      973    1    0    0    0    0    2    2    1    1 | 0 = 0
        0 1132    0    2    0    0    1    0    0    0 | 1 = 1
        1    5 1018    1    1    0    0    4    2    0 | 2 = 2
        0    0    2 1003    0    3    0    1    1    0 | 3 = 3
        0    0    1    0  975    0    2    0    0    4 | 4 = 4
        2    0    0    6    0  880    2    1    1    0 | 5 = 5
        6    1    0    0    3    4  944    0    0    0 | 6 = 6
        0    3    6    1    0    0    0 1012    2    4 | 7 = 7
        3    0    1    1    0    1    1    2  964    1 | 8 = 8
        0    0    0    2    6    2    0    2    0  997 | 9 = 9
    
    Confusion matrix format: Actual (rowClass) predicted as (columnClass) N times
    ==================================================================
    13:24:31.616 [main] INFO com.bolingcavalry.convolution.LeNetMNISTReLu - 完成训练和测试，耗时[158739]毫秒
    13:24:32.116 [main] INFO com.bolingcavalry.convolution.LeNetMNISTReLu - 最新的MINIST模型保存在[/home/will/temp/202106/26/minist-model.zip]

### GPU版本 ###

*  接下来按照前面给出的依赖关系修改pom.xml文件，即可启用GPU，运行过程中，控制台输出以下内容表示已启用GPU：

13:27:08.277 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Linux]
    13:27:08.277 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Cores: [4]; Memory: [7.7GB];
    13:27:08.277 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Blas vendor: [CUBLAS]
    13:27:08.300 [main] INFO org.nd4j.linalg.jcublas.JCublasBackend - ND4J CUDA build version: 9.2.148
    13:27:08.301 [main] INFO org.nd4j.linalg.jcublas.JCublasBackend - CUDA device 0: [GeForce GTX 950M]; cc: [5.0]; Total memory: [4242604032]

*  这次的运行过程明显流畅了许多，CPU使用率下降了不少：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]
 *  控制台输出如下，耗时21秒，可见GPU加速效果还是很明显的：

=========================Confusion Matrix=========================
        0    1    2    3    4    5    6    7    8    9
    ---------------------------------------------------
      973    1    0    0    0    0    2    2    1    1 | 0 = 0
        0 1129    0    2    0    0    2    2    0    0 | 1 = 1
        1    3 1021    0    1    0    0    4    2    0 | 2 = 2
        0    0    1 1003    0    3    0    1    2    0 | 3 = 3
        0    0    1    0  973    0    3    0    0    5 | 4 = 4
        1    0    0    6    0  882    2    1    0    0 | 5 = 5
        6    1    0    0    2    5  944    0    0    0 | 6 = 6
        0    2    4    1    0    0    0 1016    2    3 | 7 = 7
        1    0    2    1    0    1    0    2  964    3 | 8 = 8
        0    0    0    2    6    3    0    2    1  995 | 9 = 9
    
    Confusion matrix format: Actual (rowClass) predicted as (columnClass) N times
    ==================================================================
    13:27:30.722 [main] INFO com.bolingcavalry.convolution.LeNetMNISTReLu - 完成训练和测试，耗时[21441]毫秒
    13:27:31.323 [main] INFO com.bolingcavalry.convolution.LeNetMNISTReLu - 最新的MINIST模型保存在[/home/will/temp/202106/26/minist-model.zip]
    
    Process finished with exit code 0

*  至此，DL4J框架下的GPU加速实战就完成了，如果您手里有NVIDIA显卡，可以尝试一下，希望本文能给您一些参考

### 你不孤单，欣宸原创一路相伴 ###

1.  [Java系列][Java]
2.  [Spring系列][Spring]
3.  [Docker系列][Docker]
4.  [kubernetes系列][kubernetes]
5.  [数据库+中间件系列][Link 1]
6.  [DevOps系列][DevOps]

[https_github.com_zq2599_blog_demos]: https://github.com/zq2599/blog_demos
[DL4J_LeNet-5]: https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/118239403
[Ubuntu16_CUDA_9.1_cuDNN]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/118065868
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221005/0341aa9a010e43d593da245f57b0509b.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: /images/20221005/c3ef32ac0e9f462091f5b1778cdfa047.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]: /images/20221005/1e9e2dd752cc4adba2e9d15528098215.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]: /images/20221005/2b230ec697d046b0a351064f3233d901.png
[Java]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105068742
[Spring]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086498
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[kubernetes]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086794
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[DevOps]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086920