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本篇概览

  • 本篇是《DL4J实战》系列的第六篇，咱们持续夯实基本功，这次学习的是如何更加形象残缺的展现训练过程：图形化页面，成果如下图所示：

  • 接下来抉择一个已有的子工程，为其减少图形化界面的成果，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形成：
  • 根本的图形化性能
  • 图形化数据的继续存储问题
  • 图形化页面的端口配置问题

依赖库配置

  • 首先是增加依赖库，一共须要两步：
  • 关上父工程<font color="blue">dlfj-tutorials</font>的pom.xml，这是治理依赖库版本号的中央，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>
  • 关上子工程<font color="blue">simple-convolution</font>的pom.xml，增加deeplearning4j-ui库的依赖：
<dependency>    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>    <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId></dependency>
  • 如果您在用的是IDEA，倡议执行下图中的操作，确保配置立刻失效：

减少图形化相干代码

  • 图形化相干的代码很少，只有寥寥几句，写在MultiLayerNetwork实例初始化之后的地位即可，如下图红框所示：

  • 上图红框中的代码在此，不便您应用：
// 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、工夫等）的地位。这里：存储在内存中。StatsStorage statsStorage = new InMemoryStatsStorage();// 将StatsStorage实例附加到UI：这容许StatsStorage的内容可视化uiServer.attach(statsStorage);//而后增加StatsListener来收集网络上的信息net.setListeners(new StatsListener(statsStorage));
  • 最初，为了防止过程过早完结导致无奈持续查看图形化信息，在main办法的开端动一点手脚，如期待输出或者延时，我这里加了个延时：
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
  • 至此编码实现，运行起来，在浏览器输出<font color="blue">http://localhost:9000</font>，成果如下图：

  • 还能够将页面语言换成中文，如下图：

  • 点击下图红框中的菜单，还能够看到神经网络每一层的详情：

  • 基本功能曾经实现，接下来看看长久化问题

长久化存储页面展现的内容

  • 后面的图形化性能有个显著的问题：一旦过程完结，web服务也就完结了，下次再启动，页面上展现的也是最新一次训练的数据，如果想保留页面上展示的内容以便前面再回放，应该如何做呢？接下来一起操作，改成能够长久化存储的
  • 找到这一行代码：
StatsStorage statsStorage = new InMemoryStatsStorage();
  • 把下面那行代码删除，换成上面这行，File对象的入参是数据存储地位，请依照您电脑的理论状况批改：
StatsStorage statsStorage = new FileStatsStorage(new File("E:\\temp\\202107\\11", "ui-stats.dl4j"));
  • 把上面这行代码也删除，这样训练实现后过程会立刻完结：
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
  • 当初运行代码执行一次训练，实现后，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：

  • 上图看起来曾经把数据保留硬盘，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，全是后面那点货色：
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：这容许StatsStorage的内容可视化        uiServer.attach(statsStorage);        Thread.sleep(99999);    }}
  • 再次关上浏览器拜访<font color="blue">http://localhost:9000</font>，已经的数据再现：

  • 聪慧的您看了下面的Test.java代码，肯定会对欣宸投来鄙视的眼光，就这程度？请容我解释一下，这里只是演示如何加载和展现数据，所以写的过于简陋，您能够将此代码段放在罕用的web利用中，如SpringBoot，这样就能按须要加载和查看了
  • 解决了存储问题，咱们再来看看web端口如何调整，因为端口抵触，或者一些端口治理，都有调整端口的需要，而不能固定在<font color="blue">9000</font>

对于图细化服务的web端口

  • 图细化服务是通过浏览器拜访的，默认端口为9000，如果您想扭转端口，例如改为9001，该如何操作呢？
  • 先看官网怎么说，如下图红框，地址：https://deeplearning4j.kondui...

  • 听官网的，配置启动参数，操作如下图：

  • 确保下图红框2中的菜单被选中：

  • 在下图红框地位（VM options地位）填入官网举荐的内容，将端口指定为9001：

  • 怕本人设置的参数有问题，我增加了下图红框中的两行代码，将参数打印进去：

  • 再次运行Test.java，如下图，红框2证实我依照官网倡议输出的参数是没有问题的，然而红框1显示服务还在监听9000端口：

  • 去浏览器上试试，发现的确如此：9000端口服务失常，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>的输入是<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办法，不能用后面那种形式去设置：

  • 既然源码中是用<font color="blue">System.getenv</font>办法获取参数的，那咱们就依照环境变量的办法来输出吧，如下图所示，将之前的配置删除，再在红框2地位输出参数，留神参数的最后面不须要<font color="red">-D</font>：

  • 改好后，再起运行Test.java，如下图，红框1显示web服务监听端口曾经变成了9001，红框2中的值为null，这也失常，因为最后的system property参数曾经删除了
  • 浏览器拜访<font color="red">http://localhost:9001</font>试试，能够失常拜访了：

  • 所以，最终通过批改环境变量，咱们胜利的批改了web端口，此刻再回忆一下，官网提到的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...
  • 我感觉，应该是欣宸满腹经纶不理解真像，聪慧的您如果发现了问题起因，麻烦您在文章评论者指导一二，谢谢啦。
  • 至此，图形化展现训练过程的实战就实现了，心愿本文能给您提供一些参考，帮您顺利搭建图形化环境，以更好的察看和调整训练参数、优化网络

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