퀵 스타트 가이드 (Quick Start Guide)

여기에서 소개하는 안내를 잘 따르면 DL4J 예제를 실행하거나 여러분의 작업을 시작할 수 있습니다.

빠른 답변이 필요한 경우엔 저희가 운영하는 Gitter Live Chat을 방문하십시오. 또, 채팅 페이지에서 다른 사람들의 질문/대화를 읽어보는 것 만으로도 DL4J에 대한 여러 가지를 배울 수 있을 겁니다. 만일 심층학습(딥러닝)에 대해 전혀 아는 내용이 없으시면, 시작하실때 무엇을 배워야 할지를 보여주는 로드맵 페이지를 참고하시기 바랍니다.

맛보기 코드

Deeplearning4j는 여러 층(Layer)으로 구성된 심층 신경망(Deep neural networks)을 구성하는데 사용되는 언어입니다. 우선 MultiLayerConfiguration을 설정해야 합니다. 여기에서는 여러분이 사용할 신경망의 층 개수와 같은 하이퍼 파라미터(Hyperparameter)를 설정합니다.

하이퍼 파라미터는 신경망의 구조와 학습 방법을 결정하는 매개변수입니다. 예를 들어 학습중인 모델의 계수를 몇 번 업데이트 할 지, 어떻게 계수를 초기화 할지, 어떤 활성 함수를 사용할지, 어떤 최적화 알고리듬을 사용할지 등을 결정합니다. 아래 예제 코드를 참고하십시오.

    MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
        .iterations(1)
        .weightInit(WeightInit.XAVIER)
        .activation("relu")
        .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
        .learningRate(0.05)
        // ... other hyperparameters
        .backprop(true)
        .build();

이제 NeuralNetConfiguration.Builder()의 layer()를 호출하면 층(layer)을 추가할 수 있습니다. 이 때, 층을 추가할 위치와 입력, 출력 노드(node)의 개수, 추가할 층의 유형을 정해줘야 합니다. 예를 들면 아래와 같습니다.

        .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(784).nOut(250)
                .build())

이렇게 원하는 층을 추가한 뒤에는 model.fit으로 모델을 학습합니다.

설치를 위한 필요사항 (Prerequisites)

• 자바 (개발자 버전) 1.7 혹은 최신 버전 (64비트 버전만 지원)
• 아파치 메이븐 (빌드 자동화 도구)
• 인텔리J IDEA 또는 이클립스
• 깃(Git)

이 퀵 스타트 가이드를 따라하시려면 먼저 아래의 네 가지 소프트웨어를 설치해야 합니다. Deeplearning4j는 인텔리J나 메이븐같은 IDE와 빌드 자동화 도구와 배포에 익숙한 고급 자바 개발자를 대상으로 합니다. 만약 여러분이 이미 이런 소프트웨어의 사용에 익숙하시다면 DL4J를 사용하실 준비를 완벽하게 갖춘 셈 입니다.

만일 자바를 처음 시작하거나 위의 도구를 사용해본 경험이 없다면 아래에 나와 있는 설치 및 설정 안내를 따라하면 됩니다. 설치 및 사용 경험이 있다면 바로 DL4J 예제로 넘어가면 됩니다.

자바

우선 자바 1.7 혹은 최신 버전을 자바 개발자 도구 JDK 다운로드 페이지에서 다운받으십시오. 현재 설치된 자바 버전은 아래 명령어로 확인할 수 있습니다.

java -version

설치된 자바가 64비트인지 확인하십시오. 만일 32비트 버전의 자바가 설치되어 있다면 사용중에 no jnind4j in java.library.path 에러가 발생할 것입니다.

아파치 메이븐

메이븐은 자바 프로젝트의 의존성 관리 및 빌드 자동화 도구입니다. 메이븐은 인텔리J 등 통합개발환경에 호환이 되고 이를 이용해 프로젝트 라이브러리 관리를 편하게 할 수 있습니다. 아파치에서 제공하는 메이븐 설치 가이드 메이븐을 다운로드 및 설치하면 됩니다. 현재 설치된 메이븐 버전은 아래 명령어로 확인합니다.

mvn --version

맥OS에서는 패키지 관리자인 홈브류(Homebrew)를 사용합니다.

brew install maven

많은 자바 개발자들이 메이븐을 사용합니다. DL4J를 원활하게 사용하려면 메이븐을 사용하기를 강력히 권장합니다. 메이븐 사용이 익숙치 않으면 아파치에서 제공하는 메이븐 개요와 우리가 제공하는 자바 초보 개발자를 위한 메이븐 가이드를 참고하십시오. 아이비나 그래들같은 다른 빌드 도구를 사용해도 되지만 스카이마인드에서는 메이븐 사용을 가정하고 있습니다.

인텔리J IDEA

통합 개발 환경을 이용하면 DL4J를 쉽게 이용할 수 있습니다. 우리가 가장 추천하는 개발 환경은 인텔리J입니다. 인텔리J와 메이븐을 함께 이용하면 의존성을 쉽게 관리할 수 있습니다. 인텔리J 커뮤니티 버전은 무료로 사용 가능합니다.

이클립스나 넷빈즈 등 다른 개발 환경도 이용 가능하지만 가급적 인텔리J를 이용하시길 바랍니다. DL4J Gitter 채팅방에서 도움을 찾는 경우에도 같은 개발 환경을 사용하면 한결 수월하게 문제를 해결할 수 있습니다.

깃(Git)

깃 최신 버전을 설치하십시오. 이미 깃이 있다면 아래 명령어로 깃을 업데이트 하십시오.

$ git clone git://git.kernel.org/pub/scm/git/git.git

DL4J 예제

1. 커맨드 라인에 아래 명령어를 입력하십시오.

    $ git clone https://github.com/deeplearning4j/dl4j-examples.git
    $ cd dl4j-examples/
    $ mvn clean install
   

2. 인텔리J를 실행하고 Import Project 메뉴를 실행합니다. 그리고 ‘dl4j-examples’ 디렉토리를 선택하십시오. 그림은 예전에 사용하던 이름인 dl4j-0.4-examples로 되어있습니다.

1. ‘Import project from external model’를 선택하고 메이븐이 선택되어 있는지 확인하십시오.

2. 계속 설정을 진행합니다. jdk로 시작하는 SDK를 선택하십시오. 그리고 완료 버튼을 누릅니다. 그러면 관련 의존 패키지 다운로드를 시작할 것입니다. 우측 하단의 진행 막대에서 진행 상황을 볼 수 있습니다.

3. 왼쪽 파일 트리에서 원하는 예제를 고르고 우클릭으로 실행하십시오.

다른 프로젝트에서 DL4J 사용하기: POM.xml 구성 방법

우선 자바 이용자는 메이븐을, 스칼라 이용자는 SBT같은 도구를 사용하기를 추천합니다. DL4J를 쓰기 위한 기본적인 의존성은 아래와 같습니다.

• deeplearning4j-core: 인공 신경망 구현
• nd4j-native-platform: DL4J의 백엔드 연산 라이브러리 ND4J의 CPU버전
• datavec-api: 데이터를 불러오고 벡터화하는 라이브러리

모든 메이븐 프로젝트는 POM파일을 포함합니다. 예제 파일 실행 시 POM 파일 구성 방법(영문)을 참고하기 바랍니다.

인텔리J를 실행하면 Deeplearning4j 예제를 골라 실행할 수 있습니다. 가장 간단한 예제를 원한다면 MLPClassifierLinear를 추천합니다. 예제 파일은 여기에 있습니다.

예제를 실행하려면 우클릭 후 메뉴에서 초록색 버튼을 클릭하십시오. 그러면 하단의 창에 여러 가지 숫자가 출력됩니다. 가장 우측에 있는 숫자는 현재 사용하는 신경망의 분류 결과의 오차율입니다. 만일 학습이 잘 되고 있다면 오차율은 감소하게 됩니다. 이 창으로 실행중인 신경망 모델이 얼마나 정확하게 학습중인지 알 수 있습니다.

다른 창에는 인공 신경망이 어떻게 데이터를 분류하고 있는지를 그래프로 보여줍니다.

축하합니다! 여기까지 나왔다면 Deeplearning4j로 인공 신경망을 학습시킨 것입니다. 다음 예제로 이미지 분류인 초보자용 MNIST를 추천합니다.

다음 단계

1. 저희 Gitter 채널에 들어오십시오. 현재 3개의 채널을 운영중입니다.
   • DL4J Live Chat: DL4J 기본 채널입니다.
   • Tuning Help: 인공 신경망 초보자를 위한 채널입니다.
   • Early Adopters: DL4J 개발과 관련된 채널입니다.
2. 심층 신경망 소개 및 튜토리알 페이지도 참고하십시오.
3. 더 자세한 설치 안내도 있습니다.
4. DL4J 문서를 참고하십시오.

외부 링크

• Maven Central의 Deeplearning4j 관련 artifacts(라이브러리)
• Maven Central의 ND4J 관련 artifacts
• Maven Central의 Datavec 관련 artifacts

문제 해결

Q: 윈도 운영체제에서 64비트 자바를 설치했는데 no jnind4j in java.library.path 에러가 발생합니다.

A: PATH에 호환되지 않는 DLL이 있을 수 있습니다. DL4J가 해당 DLL을 무시하도록 하려면 Run -> Edit Configurations -> VM Options in IntelliJ에서 아래와 같이 설정합니다.

-Djava.library.path=""