使用GPU和Theano加速深度学习

【编者按】 GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界的共识，Theano是主流的深度学习Python库之一，亦支持GPU，然而Theano入门较难，Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU和Theano加速深度学习，使用更简单的基于Theano的 Nolearn 库。教程由多层感知器及卷积神经网络，由浅入深，是不错的入门资料。

基于Python的深度学习

实现神经网络算法的Python库中，最受欢迎的当属Theano。然而，Theano并不是严格意义上的神经网络库，而是一个Python库，它可以实现各种各样的数学抽象。正因为如此，Theano有着陡峭的学习曲线，所以我将介绍基于Theano构建的有更平缓的学习曲线的两个神经网络库。

第一个库是 Lasagne 。该库提供了一个很好的抽象，它允许你构建神经网络的每一层，然后堆叠在彼此的顶部来构建一个完整的模型。尽管这比Theano显得更好，但是构建每一层，然后附加在彼此顶部会显得有些冗长乏味，所以我们将使用 Nolearn 库，它在Lasagne库上提供了一个类似 Scikit-Learn 风格的API，能够轻松地构建多层神经网络。

延伸阅读 ：  从Theano到Lasagne：基于Python的深度学习的框架和库

由于这些库默认使用的不是Domino硬件，所以你需要创建一个requirements.txt文件，该文件内容如下：

-e git://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano -e git://github.com/lasagne/lasagne.git#egg=lasagne nolearn==0.5.0

配置Theano

现在，在我们导入Lasagne库和Nolearn库之前，首先我们需要配置Theano，使其可以使用GPU硬件。要做到这一点，我们需要在我们的工程目录中新建一个.theanorc文件，该文件内容如下：

[global] device = gpu floatX = float32 [nvcc] fastmath = True

这个.theanorc文件必须放置在主目录中。在你的本地计算机上，这个操作可以手工完成，但我们不能直接访问Domino机器的主目录，所以我们需要使用下面的代码将文件移到它的主目录中：

import os import shutil destfile = "/home/ubuntu/.theanorc" open(destfile,         'a').close() shutil.copyfile(".theanorc", destfile)

上面的代码会在主目录创建了一个空的.theanorc文件，然后复制我们项目目录下的.theanorc文件内容到该文件中。

将硬件切换到GPU后，我们可以来做一下测试，使用Theano文档中提供的测试代码来看看Theano是否能够检测到GPU。

from theano import function, config, shared, sandbox   import theano.tensor as T   import numpy   import time vlen = 10 * 30 * 768  # 10 x #cores x # threads per core   iters = 1000 rng = numpy.random.RandomState(22)   x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))   f = function([], T.exp(x))   print f.maker.fgraph.toposort()   t0 = time.time()   for i in xrange(iters):    r = f() t1 = time.time()   print 'Looping %d times took' % iters, t1 - t0, 'seconds'   print 'Result is', r   if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):    print 'Used the cpu' else:    print 'Used the gpu' 

如果Theano检测到GPU，上面的函数运行时间应该需要0.7秒，并且输出“Used the gpu”。否则，整个过程将需要2.6秒的运行时间，同时输出“Used the cpu”'。如果输出的是后一个，那么你肯定是忘记将硬件切换到GPU了。

数据集

对于这个项目，我们将使用CIFAR-10图像数据集，它来自10个不同的类别，包含了60000个32x32大小的彩色图像。

幸运的是，这些数据属于 pickled 格式，所以我们可以使用辅助函数来加载数据，将每个文件加载到NumPy数组中并返回训练集（Xtr），训练集标签（Ytr），测试集（Xte）以及测试集标签（Yte）。下列代码归功于 Stanford's CS231n 课程的工作人员。

import cPickle as pickle   import numpy as np   import os def load_CIFAR_file(filename):    '''Load a single file of CIFAR'''  with open(filename, 'rb') as f:   datadict= pickle.load(f)   X = datadict['data']   Y = datadict['labels']   X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0,2,3,1).astype('float32')   Y = np.array(Y).astype('int32')   return X, Y def load_CIFAR10(directory):    '''Load all of CIFAR'''  xs = []  ys = []  for k in range(1,6):   f = os.path.join(directory, "data_batch_%d" % k)   X, Y = load_CIFAR_file(f)   xs.append(X)   ys.append(Y)  Xtr = np.concatenate(xs)  Ytr = np.concatenate(ys)  Xte, Yte = load_CIFAR_file(os.path.join(directory, 'test_batch'))  return Xtr, Ytr, Xte, Yte 

多层感知器

多层感知器是一种最简单的神经网络模型。该模型包括一个输入层数据，一个施加一些数学变换的隐藏层，以及一个输出层用来产生一个标签（不管是分类还是回归，都一样）。

图片来源：http://dms.irb.hr/tutorial/tut_nnets_short.php

在我们使用训练数据之前，我们需要把它的灰度化，把它变成一个二维矩阵。此外，我们将每个值除以255然后减去0.5。当我们对图像进行灰度化时，我们将每一个（R,G,B）元组转换成0到255之间的浮点值）。通过除以255，可以标准化灰度值映射到[0,1]之间。接下来，我们将所有的值减去0.5，映射到区间[ -0.5，0.5 ]上。现在，每个图像都由一个1024维的数组表示，每一个值都在- 0.5到0.5之间。在训练分类网络时，标准化你的输入值在[-1,1]之间是个很常见的做法。

X_train_flat = np.dot(X_train[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]).reshape(X_train.shape[0],-1).astype(np.float32)   X_train_flat = (X_train_flat/255.0)-0.5   X_test_flat = np.dot(X_test[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]).reshape(X_test.shape[0],-1).astype(np.float32)   X_test_flat = (X_test_flat/255.0)-.5

使用nolearn的API，我们可以很容易地创建一个输入层，隐藏层和输出层的多层感知器。hidden_num_units = 100表示我们的隐藏层有100个神经元，output_num_units = 10则表示我们的输出层有10个神经元，并与标签一一对应。输出前，网络使用 softmax 函数来确定最可能的标签。迭代50次并且设置verbose=1来训练模型，最后会输出每次迭代的结果及其需要的运行时间。

net1 = NeuralNet( layers = [ ('input', layers.InputLayer), ('hidden',                 layers.DenseLayer), ('output', layers.DenseLayer), ], #layers parameters:                 input_shape = (None, 1024), hidden_num_units = 100, output_nonlinearity                 = softmax, output_num_units = 10, #optimization parameters: update = nesterov_momentum,                 update_learning_rate = 0.01, update_momentum = 0.9, regression = False,                 max_epochs = 50, verbose = 1, )

从侧面来说，这个接口使得它很容易建立深层网络。如果我们想要添加第二个隐藏层，我们所需要做的就是把它添加到图层参数中，然后在新增的一层中指定多少个神经元。

net1 = NeuralNet( layers = [ ('input', layers.InputLayer), ('hidden1',                     layers.DenseLayer), ('hidden2', layers.DenseLayer), #Added Layer Here ('output',                     layers.DenseLayer), ], #layers parameters: input_shape = (None, 1024),                     hidden1_num_units = 100, hidden2_num_units = 100, #Added Layer Params Here

现在，正如我前面提到的关于Nolearn类似Scikit-Learn风格的API，我们可以用fit函数来拟合神经网络。

net1.fit(X_train_flat, y_train)

当网络使用GPU训练时，我们可以看到每次迭代时间通常需要0.5秒。

另一方面，当Domino的硬件参数设置为XX-Large（32 core, 60 GB RAM），每次迭代时间通常需要1.3秒。

通过GPU训练的神经网络，我们可以看到在训练网络上大约提速了3倍。正如预期的那样，使用GPU训练好的神经网络和使用CPU训练好的神经网络产生了类似的结果。两者产生了相似的测试精度（约为41%）以及相似的训练损失。

通过下面代码，我们可以在测试数据上测试网络：

y_pred1 = net1.predict(X_test_flat)   print "The accuracy of this network is: %0.2f" % (y_pred1 == y_test).mean()

最后，我们在测试数据上得到的精度为41%。

卷积网络

卷积神经网络是一种更为复杂的神经网络结构，它的一个层中的神经元和上一层的一个子集神经元相连。结果，卷积往往会池化每个子集的输出。

图片来源： http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/

卷积神经网络在企业和 Kaggle 竞赛 中很受欢迎，因为它能灵活地学习不同的问题并且易扩展。

同样，在我们建立卷积神经网络之前，我们首先必须对数据进行灰度化和变换。这次我们会保持图像32x32的大小不变。此外，我已经修改了矩阵的行顺序，所以每个图像现在被表示为（color，x，y）格式。跟之前一样，我将特征的每个值除以255，再减去0.5，最后将数值映射到区间（-1，1）。

X_train_2d = np.dot(X_train[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]).reshape(-1,1,32,32).astype(np.float32)   X_train_2d = (X_train_2d/255.0)-0.5   X_test_2d = np.dot(X_test[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]).reshape(-1,1,32,32).astype(np.float32)   X_train_2d = (X_train_2d/255.0)-0.5

现在我们可以构造卷积神经网络了。该网络由输入层，3个卷积层，3个2x2池化层，200个神经元隐藏层以及最后的输出层构成。

net2 = NeuralNet(   layers = [  ('input', layers.InputLayer),  ('conv1', layers.Conv2DLayer),  ('pool1', layers.MaxPool2DLayer),  ('conv2', layers.Conv2DLayer),  ('pool2', layers.MaxPool2DLayer),  ('conv3', layers.Conv2DLayer),  ('pool3', layers.MaxPool2DLayer),  ("hidden4", layers.DenseLayer),  ("output", layers.DenseLayer),  ],  #layer parameters:  input_shape = (None, 1, 32, 32),  conv1_num_filters = 16, conv1_filter_size = (3, 3), pool1_pool_size = (2,2),  conv2_num_filters = 32, conv2_filter_size = (2, 2) , pool2_pool_size =  (2,2),  conv3_num_filters = 64, conv3_filter_size = (2, 2), pool3_pool_size = (2,2),  hidden4_num_units = 200,  output_nonlinearity = softmax,  output_num_units = 10,  #optimization parameters:  update = nesterov_momentum,  update_learning_rate = 0.015,  update_momentum = 0.9,  regression = False,  max_epochs = 5,  verbose = 1,  ) 

接着，我们再次使用fit函数来拟合模型。

net2.fit(X_train_2d, y_train)

与多层感知器相比，卷积神经网络的训练时间会更长。使用GPU来训练，大多数的迭代需要12.8s来完成，然而，卷积神经网络验证损失约为63%，超过了验证损失为40%的多层感知器。也就是说，通过卷积层和池化层的结合，我们可以提高20%的精度。

在只有Domino的XX-大型硬件层的CPU上，每个训练周期大概需要177秒完成，接近于3分钟。也就是说，用GPU训练，训练时间提升了大约15倍。

和前面一样，我们可以看到在CUP上训练的卷积神经网络与GPU上训练的卷积神经网络有着类似的结果，相似的验证精度与训练损失。

此外，当我们在测试数据上测试卷积神经网络时，我们得到了61%的精度。

y_pred2 = net2.predict(X_test_2d)   print "The accuracy of this network is: %0.2f" % (y_pred2 == y_test).mean()

建立卷积神经网络的所有代码都可以在ConvolutionNN.py这个 文件 中找到。

最后，正如你所看到的，使用GPU训练的深度神经网络会加快运行加速，在这个项目中它提升的速度在3倍到15倍之间。无论是在工业界还是学术界，我们经常会使用多个GPU，因为这会大大减少深层网络训练的运行时间，通常能从几周下降至几天。

原文链接： Faster deep learning with GPUs and Theano （译者/刘帝伟 审校/刘翔宇、朱正贵 责编/周建丁）

关于译者： 刘帝伟，中南大学软件学院在读研究生，关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。 

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