DL4J安装指南

本页在快速入门指南的基础上介绍更多细节和一些问题解决步骤。建议您在查看本页内容之前先阅读快速入门指南，如此上手DL4J会比较容易。

完全安装包括多个步骤。如果您希望提问或反馈，我们强烈建议您加入我们的Gitter线上交流群，便于我们引导您进行安装。若您不乐意在群里发言，或要力求无师自通，也欢迎加入交流群默默潜水学习。此外，如果您是初次接触深度学习，我们还准备了一份初学者学习计划。

在完成快速入门指南中的步骤之后，请阅读以下内容：

  1. 详细过程说明
  2. 在Eclipse中使用DL4J示例
  3. 疑难解答
  4. 管理环境
  5. 可复现结果
  6. Scala 版本
  7. 在AWS上使用命令行
  8. CPU/GPU优化
  9. 后续步骤

DL4J示例：详细过程说明

本节提供比快速入门指南更详尽的安装步骤介绍。

  • 如果已有Git，可在命令行中输入：
    • 
  git --version
  • 如果您没有Git，请 点此安装。
  • 随后，请注册Github账户并下载GitHub的Mac或Windows版本。
  • 如您使用Windows，请在开始菜单中找到 “Git Bash” 并打开。Git Bash终端的外观应与cmd.exe相似。
  • 用 cd 命令进入想要存放DL4J示例的文件夹。您可以建立名为 mkdir dl4j-examples的新文件夹，再cd进入该文件夹。接着运行：git clone https://github.com/deeplearning4j/dl4j-examples
  • 输入 ls，确认文件已下载。
  • 打开IntelliJ。
  • 选择 “文件”菜单，点击“导入项目”或“从已有来源新建项目”，显示本地文件菜单。
  • 选择包含DL4J示例的文件夹。
  • 下一个窗口中将显示可供选择的构建工具。选中Maven。
  • 勾选 “以递归方式搜索项目” 和 “自动导入Maven项目” 两项，随后点击 “下一步”。
  • 确保JDK/SDK已安装，如尚未安装，请点击SDK窗口底部的加号添加。
  • 随后继续点击确认，直至为项目命名的一步。使用默认的项目名称即可，所以请点击 “完成”。

在Eclipse中使用DL4J示例

在IntelliJ中，导入示例只需按快速入门指南中的说明操作。若要在Eclipse中使用这些示例，则需要增加一个步骤。

运行了git clone之后，输入以下命令：


mvn eclipse:eclipse

该命令将创建一个可用于导入的Eclipse项目。

根据多年使用Eclipse的经验，我们推荐具有相似界面的IntelliJ。Eclipse单一、庞大的架构常使我们和其他开发人员的代码产生奇怪错误。

如果使用Eclipse，则需要安装Maven插件：eclipse.org/m2e/。

Michael Depies撰写了在Eclipse上安装Deeplearning4j的指南。


疑难解答

  • 您可以随时在我们的Gitter线上交流群提出有关错误信息的问题。请您在提问时准备好以下信息（这样可以明显加快我们的处理速度！）： 
    
  	* 操作系统（Windows、OSX、Linux）及版本
	* Java版本（7、8）：在您的终端/CMD中输入“java -version”
	* Maven版本：在您的终端/CMD中输入“mvn --version”
	* Stacktrace：请在Gist上发布错误代码，并将链接分享给我们：https://gist.github.com/
  • 如果您曾安装过DL4J，但现在示例产生错误，则请对相关库进行升级。使用Maven进行升级时，仅需升级POM.xml文件中的版本，使之与Maven Central中的最新版本相符。使用源进行升级时，可以在ND4J、DataVec和DL4J上运行 git clone，并以此顺序在所有三个目录内运行 mvn clean install -DskipTests=true -Dmaven.javadoc.skip=true。
  • 在运行示例时，可能会得到较低的f1分数。这一分数评估的，是网络分类准确的可能性。在这一情况下，f1分数分数低并不表明表现不佳，因为示例是通过小数据组进行定型的。之所以数据组较小，是为了加快运行速度。因为小数据组相比大数据组较不具有代表性，所以其生成的结果也会有很大差异。比如说，在示例数据量微小的情况下，我们的深度置信网络f1分数目前为从0.32到1.0不等。
  • Deeplearning4j包括自动完成功能。如果您不确定哪些命令可用，可任意按下某一字母键，将出现如下所示的下拉式菜单：

    • deeplearning4j
  • 此处为包含所有Deeplearning4j课程及方法的Javadoc。
  • 随着代码数量的增加，使用源进行安装将需要更多内存。如果在DL4J构建过程中发生Permgen error，则需要添加更多堆空间，方法是找到并更改隐藏的.bash_profile文件。这一文件在bash中添加环境变量。要了解具体有哪些变量，请在命令行中输入env。要添加更多堆空间，请在控制台输入下列命令： echo “export MAVEN_OPTS=”-Xmx512m -XX:MaxPermSize=512m”” > ~/.bash_profile
  • 如3.0.4等较早的Maven版本可能会产生NoSuchMethodError等异常情况。解决办法是将Maven升级到最新版本（当前为3.3.x）。您可以在命令行中输入mvn -v，检查Maven版本。
  • 在安装Maven之后，您还将收到如下信息：mvn is not recognised as an internal or external command, operable program or batch file.（无法识别mvn为任何内部或外部命令、可执行文件或批处理文件。）此时，你需要在PATH变量中添加Maven，修改方法同对其他环境变量的修改。
  • 如果出现Invalid JDK version in profile 'java8-and-higher': Unbounded range: [1.8, for project com.github.jai-imageio:jai-imageio-core com.github.jai-imageio:jai-imageio-core:jar:1.3.0 错误信息，则说明Maven出现问题。请升级至3.3.x版本。
  • 欲对部分ND4J依赖项进行编译，请安装C和C++所用的开发工具。请参见我们的ND4J指南。
  • Java CPP的包含路径可能在Windows环境下发生问题。解决办法之一，是将Visual Studio包含目录中的标头文件放入Java运行时环境（JRE）的包含路径中（亦即Java的安装路径）。如此将对standardio.h等文件产生影响。更多信息请访问此页面。
  • 监测GPU的说明请见此处。
  • 使用Java的重要理由之一是 JVisualVM 中预装的诊断工具。如果已安装Java，在命令行中输入jvisualvm，即可获得关于CPU、Heap、PermGen、Classes和Threads的图像信息。有用的视图：点击右上角Sampler标签，然后点击CPU或内存按钮以获得相关视图。

    • deeplearning4j
  • 在使用DL4J过程中出现的部分问题可能与对机器学习概念和技术的不了解有关。我们强烈推荐所有Deeplearning4j用户使用本网站以外的资源，来了解机器学习的基本要点。我们在这一页面上列出了机器和深度学习的一些学习资源。虽然我们已对DL4J编写部分文档，但其中有些代码基本上仍属于原始且领域专用的深度学习语言。
  • 在通过 Clojure 使用deeplearning4j-nlp、通过Leiningen生成uberjar时，需要在project.clj中指定以下内容，以使akka reference.conf 资源文件得到正确合并：:uberjar-merge-with {#"\.properties$" [slurp str spit] "reference.conf" [slurp str spit]}。请注意，.properties 文件映射图中的首个条目通常为缺省项。如果未能完成上述步骤，在运行相关uberjar时将出现以下异常信息：Exception in thread "main" com.typesafe.config.ConfigException$Missing:No configuration setting found for key 'akka.version'.
  • OSX环境下，浮动支持有很多问题。如果在运行我们的示例时，在应出现数字的地方出现NaN，则请将数据类型改为 double。
  • Java 7的分叉联接存在问题。解决方法是升级至Java 8。如果出现如下OutofMemory错误，则分叉联接是问题所在：java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.OutOfMemoryError….java.util.concurrent.ForkJoinTask.getThrowableException(ForkJoinTask.java:536)

托管环境

在Databricks、Domino或Sense.io等托管环境下运行时，需要增加一个步骤。按上述步骤进行本地安装后，进入示例所在的文件夹，在命令行中输入


mvn clean package

随后即可将JAR文件上传至所选的托管环境。


可复现结果

神经网络权重开始时随机生成，也就是说，模型开始时每次会在权重空间中习得一个不同位置。这可能会导致不同的局部最佳值。寻求可复现结果的用户需要使用相同的随机权重，必须在模型创建之前即进行初始化。可以通过以下命令行重新初始化相同的随机权重：


Nd4j.getRandom().setSeed(123);

Scala

Scala版本的示例见此处。


高级内容：在AWS上使用命令行

如果在采用Linux操作系统的AWS服务器上安装了Deeplearning4j，则可能需要用命令行来运行最初的示例，而非依靠IDE运行。在这种情况下，请按上文的说明运行git clone 和 mvn clean install。安装完成后，即可在命令行中输入一行代码，运行一个实际的示例。输入代码取决于存储库版本和所选的具体示例。

模板如下：


java -cp target/nameofjar.jar fully.qualified.class.name

需要输入的命令应当与以下示例相类似：


java -cp target/dl4j-examples.jar org.deeplearning4j.MLPBackpropIrisExample

在版本更新后，或使用不同的示例时，有两个项目会发生改变：


java -cp target/*.jar org.deeplearning4j.*

您可以用命令行变更示例并运行变更后的文件，例如可以调整 src/main/java/org/deeplearning4j/multilayer 中的 MLPBackpropIrisExample，随后对示例运行 maven-build。


后续步骤：鸢尾花示例与神经网络构建

欲开始创建神经网络，请参阅神经网络简介获得更多信息。

请参阅MNIST教程，学习如何加速运行，也可阅读受限玻尔兹曼机介绍，了解深度置信网络的基本机制。

请根据ND4J入门指南上的说明创建新项目，并将必要的POM依赖项包括在内。

与我们在Gitter聊天