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這裏分類和彙總了欣宸的全部原創(含配套源碼)：https://github.com/zq2599/blog_demos
本篇概覽
- 本篇是《DL4J實戰》系列的第六篇，咱們繼續夯實基本功，這次學習的是如何更加形象完整的展示訓練過程：圖形化頁面，效果如下圖所示：
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接下來選擇一個已有的子工程，爲其增加圖形化界面的效果，我這裏選的是《DL4J實戰之三：經典卷積實例(LeNet-5)》一文中的<font color="blue">simple-convolution</font>子工程
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總的來說本篇由以下內容構成：
- 基本的圖形化功能
- 圖形化數據的持續存儲問題
- 圖形化頁面的端口配置問題
依賴庫配置
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首先是添加依賴庫，一共需要兩步：
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打開父工程<font color="blue">dlfj-tutorials</font>的pom.xml，這是管理依賴庫版本號的地方，在<font color="blue">dependencies</font>節點確保以下子節點是存在的，這裏dl4j-master.version的值是<font color="blue">1.0.0-beta7</font>：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
<version>${dl4j-master.version}</version>
</dependency>
- 打開子工程<font color="blue">simple-convolution</font>的pom.xml，添加deeplearning4j-ui庫的依賴：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
</dependency>
- 如果您在用的是IDEA，建議執行下圖中的操作，確保配置立即生效：
增加圖形化相關代碼
- 圖形化相關的代碼很少，只有寥寥幾句，寫在MultiLayerNetwork實例初始化之後的位置即可，如下圖紅框所示：
- 上圖紅框中的代碼在此，方便您使用：
// 初始化用戶界面後端
UIServer uiServer = UIServer.getInstance();
// 配置要存儲網絡信息（梯度、分數、時間等）的位置。這裏：存儲在內存中。
StatsStorage statsStorage = new InMemoryStatsStorage();
// 將StatsStorage實例附加到UI：這允許StatsStorage的內容可視化
uiServer.attach(statsStorage);
//然後添加StatsListener來收集網絡上的信息
net.setListeners(new StatsListener(statsStorage));
- 最後，爲了避免進程過早結束導致無法繼續查看圖形化信息，在main方法的末尾動一點手腳，如等待輸入或者延時，我這裏加了個延時：
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
- 至此編碼完成，運行起來，在瀏覽器輸入<font color="blue">http://localhost:9000</font>，效果如下圖：
- 還可以將頁面語言換成中文，如下圖：
- 點擊下圖紅框中的菜單，還可以看到神經網絡每一層的詳情：
- 基本功能已經完成，接下來看看持久化問題
持久化存儲頁面展示的內容
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前面的圖形化功能有個明顯的問題：一旦進程結束，web服務也就結束了，下次再啓動，頁面上展示的也是最新一次訓練的數據，如果想保存頁面上展現的內容以便後面再回放，應該如何做呢？接下來一起操作，改成可以持久化存儲的
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找到這一行代碼：
StatsStorage statsStorage = new InMemoryStatsStorage();
- 把上面那行代碼刪除，換成下面這行，File對象的入參是數據存儲位置，請按照您電腦的實際情況修改：
StatsStorage statsStorage = new FileStatsStorage(new File("E:\\temp\\202107\\11", "ui-stats.dl4j"));
- 把下面這行代碼也刪除，這樣訓練完成後進程會立即結束：
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
- 現在運行代碼執行一次訓練，完成後，在<font color="blue">E:\temp\202107\11</font>目錄發現生成了名爲<font color="red">ui-stats.dl4j</font>的文件：
- 上圖看起來已經把數據保存硬盤，接下來試試能不能再次讀取到，在<font color="blue">simple-convolution</font>工程中新增<font color="red">Test.java</font>，代碼如下所示，寥寥幾行，全是前面那點東西：
package com.bolingcavalry.convolution;
import org.deeplearning4j.api.storage.StatsStorage;
import org.deeplearning4j.ui.api.UIServer;
import org.deeplearning4j.ui.storage.FileStatsStorage;
import java.io.File;
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
UIServer uiServer = UIServer.getInstance();
StatsStorage statsStorage = new FileStatsStorage(new File("E:\\temp\\202107\\11", "ui-stats.dl4j"));
// 將StatsStorage實例附加到UI：這允許StatsStorage的內容可視化
uiServer.attach(statsStorage);
Thread.sleep(99999);
}
}
- 再次打開瀏覽器訪問<font color="blue">http://localhost:9000</font>，曾經的數據再現：
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聰明的您看了上面的Test.java代碼，一定會對欣宸投來鄙視的眼光，就這水平？請容我解釋一下，這裏只是演示如何加載和展示數據，所以寫的過於簡陋，您可以將此代碼段放在常用的web應用中，如SpringBoot，這樣就能按需要加載和查看了
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解決了存儲問題，咱們再來看看web端口如何調整，因爲端口衝突，或者一些端口管理，都有調整端口的需求，而不能固定在<font color="blue">9000</font>
關於圖細化服務的web端口
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圖細化服務是通過瀏覽器訪問的，默認端口爲9000，如果您想改變端口，例如改爲9001，該如何操作呢？
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先看官方怎麼說，如下圖紅框，地址：https://deeplearning4j.konduit.ai/tuning-and-training/visualization
- 聽官方的，配置啓動參數，操作如下圖：
- 確保下圖紅框2中的菜單被選中：
- 在下圖紅框位置（VM options位置）填入官方推薦的內容，將端口指定爲9001：
- 怕自己設置的參數有問題，我添加了下圖紅框中的兩行代碼，將參數打印出來：
- 再次運行Test.java，如下圖，紅框2證明我按照官方建議輸入的參數是沒有問題的，但是紅框1顯示服務還在監聽9000端口：
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去瀏覽器上試試，發現確實如此：9000端口服務正常，9001端口無法訪問
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這就鬱悶了，我的操作有問題嗎？若是有問題，<font color="blue">System.getProperty("org.deeplearning4j.ui.port")</font>的輸出是<font color="red">9001</font>又怎麼解釋？
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還是去看下源碼吧，很容易就查到了設置端口值的代碼，在<font color="blue">VertxUIServer</font>類中，如下圖紅框所示，真像大白了！獲取端口的代碼是<font color="red">System.getenv</font>，這是獲取環境變量的方法，不能用前面那種方式去設置：
- 既然源碼中是用<font color="blue">System.getenv</font>方法獲取參數的，那咱們就按照環境變量的方法來輸入吧，如下圖所示，將之前的配置刪除，再在紅框2位置輸入參數，注意參數的最前面不需要<font color="red">-D</font>：
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改好後，再起運行Test.java，如下圖，紅框1顯示web服務監聽端口已經變成了9001，紅框2中的值爲null，這也正常，因爲最初的system property參數已經刪除了
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瀏覽器訪問<font color="red">http://localhost:9001</font>試試，可以正常訪問了：
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所以，最終通過修改環境變量，咱們成功的修改了web端口，此刻再回想一下，官方提到的system property和<font color="blue">-Dorg.deeplearning4j.ui.port=9001</font>是怎麼回事呢，事實證明這樣改是沒用的...
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我覺得，應該是欣宸才疏學淺不瞭解真像，聰明的您如果發現了問題原因，麻煩您在文章評論者指點一二，謝謝啦。
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至此，圖形化展示訓練過程的實戰就完成了，希望本文能給您提供一些參考，幫您順利搭建圖形化環境，以更好的觀察和調整訓練參數、優化網絡
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