DL4J实战之六：图形化展示训练过程

小鱼儿 2022-10-19 01:38 118阅读 0赞

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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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70]
 *  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)》][DL4J_LeNet-5]一文中的simple-convolution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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

### 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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]
 *  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http://localhost:9000，效果如下图：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]
 *  还可以将页面语言换成中文，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 2]
 *  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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
 *  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:\\temp\\202107\\11目录发现生成了名为ui-stats.dl4j的文件：  
    ![在这里插入图片描述][20210711160527939.png]
 *  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);
        }
    }

*  再次打开浏览器访问http://localhost:9000，曾经的数据再现：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]
 *  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 ###

*  图细化服务是通过浏览器访问的，默认端口为9000，如果您想改变端口，例如改为9001，该如何操作呢？
 *  先看官方怎么说，如下图红框，地址：https://deeplearning4j.konduit.ai/tuning-and-training/visualization  
    ![在这里插入图片描述][20210711164607188.png]
 *  听官方的，配置启动参数，操作如下图：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]
 *  确保下图红框2中的菜单被选中：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]
 *  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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]
 *  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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]
 *  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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]
 *  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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]
 *  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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]
 *  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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]
 *  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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