关于深度学习:炼丹侠如何用GPU服务器实现AlexNet训练

AlexNet是一种深度卷积神经网络，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年提出。它是在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge比赛中获得突破性成绩的模型，标记着深度学习在计算机视觉畛域的锋芒毕露。
以下是AlexNet的一些次要特点和奉献：

深度架构：AlexNet是第一个引入多个卷积层和池化层的深度神经网络，共有8层变换层（5个卷积层和3个全连贯层）。
ReLU激活函数：AlexNet采纳了修改线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）作为激活函数，这对于训练深层神经网络具备重要意义，因为它可能无效地缓解梯度隐没问题。
部分响应归一化（Local Response Normalization）：AlexNet引入了一种部分响应归一化层，目标是加强神经元的克制成果，进步模型的泛化能力。
Dropout：为了加重过拟合问题，AlexNet在全连贯层引入了Dropout技术，即在训练过程中随机抛弃一些神经元，以促使网络更具鲁棒性。
数据加强：AlexNet在训练阶段采纳了数据加强策略，如随机裁剪、程度翻转等。
并行计算：AlexNet在训练时利用了两块GPU进行并行计算，这在过后是一种翻新，有助于放慢训练速度。
在ImageNet比赛中的问题：AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中获得了惊人的问题，将前一年获胜模型的错误率从25%升高到了约16%。

AlexNet的胜利标记着深度学习在计算机视觉畛域的振兴，其架构和训练技巧为后续更深层次的神经网络提供了根底和启发，也为深度学习的广泛应用奠定了根底。
本次训练采纳炼丹侠平台A100服务器，比照了GPU版本的训练代码和CPU版本的训练代码，胜利复现了AlexNet训练MNIST数据集，AlexNet训练残缺代码如下：

GPU版本：

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsfrom torchvision.datasets import MNISTfrom torch.utils.data import DataLoader# 定义简化版的AlexNet模型class AlexNet(nn.Module):    def __init__(self, num_classes=10):        super(AlexNet, self).__init__()        self.features = nn.Sequential(            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),        )        self.classifier = nn.Sequential(            nn.Linear(192 * 5 * 5, 256),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.Dropout(),            nn.Linear(256, 128),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.Dropout(),            nn.Linear(128, num_classes),        )    def forward(self, x):        x = self.features(x)        x = torch.flatten(x, 1)        x = self.classifier(x)        return x# 数据预处理和加载器transform = transforms.Compose([    transforms.Resize((224, 224)),    transforms.ToTensor(),])train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)# 初始化模型、损失函数和优化器，并将它们挪动到GPU上device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = AlexNet(num_classes=10).to(device)criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)# 训练模型num_epochs = 10for epoch in range(num_epochs):    running_loss = 0.0    for inputs, labels in train_loader:        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)        optimizer.zero_grad()        outputs = model(inputs)        loss = criterion(outputs, labels)        loss.backward()        optimizer.step()        running_loss += loss.item()    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss / len(train_loader):.4f}')print('Finished Training')

CPU版本：

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsfrom torchvision.datasets import MNISTfrom torch.utils.data import DataLoader# 定义简化版的AlexNet模型class AlexNet(nn.Module):    def __init__(self, num_classes=10):        super(AlexNet, self).__init__()        self.features = nn.Sequential(            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),        )        self.classifier = nn.Sequential(            nn.Linear(192 * 5 * 5, 256),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.Dropout(),            nn.Linear(256, 128),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.Dropout(),            nn.Linear(128, num_classes),        )    def forward(self, x):        x = self.features(x)        x = torch.flatten(x, 1)        x = self.classifier(x)        return x# 定义数据预处理和加载器transform = transforms.Compose([    transforms.Resize((224, 224)),    transforms.ToTensor(),])train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)# 初始化模型、损失函数和优化器device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = AlexNet(num_classes=10).to(device)criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)# 训练模型num_epochs = 10for epoch in range(num_epochs):    running_loss = 0.0    for inputs, labels in train_loader:        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)        optimizer.zero_grad()        outputs = model(inputs)        loss = criterion(outputs, labels)        loss.backward()        optimizer.step()        running_loss += loss.item()    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss / len(train_loader):.4f}')print('Finished Training')

训练过程如下：
https://www.bilibili.com/video/BV1Rp4y1P7Nt/?vd_source=64fad5...

总结：
在本次试验中，尝试了在不同硬件条件下同时训练AlexNet网络，别离应用了GPU和CPU。具体而言，应用了一台配备有A100 GPU的服务器，以及一台装备了个别性能的CPU的云服务器。

GPU版本：
在A100服务器上，将AlexNet网络配置在GPU上进行训练。因为A100是一款高性能的GPU，具备大量的CUDA外围和高速显存，它可能高效地进行深度神经网络的训练。这使得模型在训练过程中可能迅速地解决大量计算工作，从而缩短了训练工夫。同时，A100的并行计算能力和优化算法使得模型收敛更快，减速了训练的整个过程。因而，GPU版本的AlexNet在性能和速度方面表现出色。
CPU版本：
在个别性能的CPU上，同样进行了AlexNet网络的训练。然而，因为CPU在解决并行计算时绝对较弱，以及不足GPU的高速显存，模型训练的速度绝对较慢。尤其是对于深度神经网络，CPU的训练工夫会显著缩短。尽管CPU版本的训练过程可能更加适宜小规模的数据集和模型，但在大规模的图像分类工作中，它可能体现不佳。
GPU版本在性能和速度方面具备显著劣势，而CPU版本在大规模工作中可能受限于计算能力和训练工夫。