DeepLearning4j分布式训练怎么实现_快递百科_

DeepLearning4j可以通过使用Apache Spark或者Hadoop来实现分布式训练。下面是使用Apache Spark来实现分布式训练的步骤：

在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>    <version>1.0.0-beta3</version></dependency><dependency>    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>    <artifactId>deeplearning4j-ui_2.10</artifactId>    <version>1.0.0-beta3</version></dependency><dependency>    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>    <artifactId>deeplearning4j-scaleout</artifactId>    <version>1.0.0-beta3</version></dependency><dependency>    <groupId>org.nd4j</groupId>    <artifactId>nd4j-native</artifactId>    <version>1.0.0-beta3</version></dependency><dependency>    <groupId>org.nd4j</groupId>    <artifactId>nd4j-cuda-9.2-platform</artifactId>    <version>1.0.0-beta3</version></dependency><dependency>    <groupId>org.datavec</groupId>    <artifactId>datavec-api</artifactId>    <version>1.0.0-beta3</version></dependency><dependency>    <groupId>org.datavec</groupId>    <artifactId>datavec-local</artifactId>    <version>1.0.0-beta3</version></dependency><dependency>    <groupId>org.datavec</groupId>    <artifactId>datavec-spark_2.10</artifactId>    <version>1.0.0-beta3</version></dependency>

创建一个SparkConf对象和JavaSparkContext对象：

SparkConf conf = new SparkConf();conf.setAppName("DL4J Spark");JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

加载数据集并创建一个DataSet对象：

JavaRDD<String> data = sc.textFile("hdfs://path/to/data.txt");JavaRDD<DataSet> dataSet = data.map(new StringToDataSet());

创建一个MultiLayerConfiguration对象并设置神经网络的配置：

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()    .seed(12345)    .weightInit(WeightInit.XAVIER)    .updater(new Adam(0.01))    .list()    .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(784).nOut(250)        .activation(Activation.RELU)        .build())    .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)        .activation(Activation.SOFTMAX)        .nIn(250).nOut(10).build())    .build();

创建一个ComputationGraph对象并使用SparkComputationGraph对象进行训练：

ComputationGraph model = new ComputationGraph(conf);model.init();SparkComputationGraph sparkNet = new SparkComputationGraph(sc, model);sparkNet.fit(dataSet);

通过以上步骤，就可以使用DeepLearning4j和Apache Spark实现分布式训练。同样的，如果要使用Hadoop来实现分布式训练，可以使用datavec-hadoop依赖来读取HDFS中的数据集，并使用SparkComputationGraph对象进行训练。