程序员为什么要学深度学习？(4)

卡驱动是一个叫做Nouveau的开源版本的驱动。这个版本是通过逆向工程而开发的，对于新的Nvidia 的技术支持的很不好，所以一定要屏蔽这个驱动。第二，Nvida的驱动以及CUDA合cuDnn 的配置上也有很多搭配的问题。官方的版本只提供了针对特定Linux 分发版本的支持。相比较而言，Ubuntu 16.04 在这方面表现的更出色一些。再有就是CuDNN需要在Nvidia 官网注册以后才可以下载。第三，Nvidia 的驱动有很多版本。例如Nvidia P100架构的显卡需要最新的370版本才能支持，但是官网上可以下载的稳定版本只是367。最后，就是令人烦心的软件的依赖关系，安装的顺序等等。举一个例子，在GPU上编译Tensorflow 是不支持GCC 5.x的版本，只能自行安装 GCC 4.9并修改编译选项。另外，Bazel 也会对JDK 的版本有一定的要求。除了自己去DIY一个深度学习工作站这个选项之外，另外一个选择就是采用云计算环境所提供的计算资源。不久之前 AWS 发布了最新一款深度学习的EC2实例类型，叫做p2。这个实例的类型使用了NVIDIA 的 K80的GPU，包括三种不同规格，第一种2xlarge，第二种是8xlarge，第三种是16xlarge。以p2.16xlarge为例，提供了16块K80 GPU ，GPU 显存达到了192G，并行处理单元的数量达到了惊人的39,936个。当你在考虑去开发一个应用、去着手进行深度学习尝试的时候，我建议大家可以试试这种方式，这个选择可以很轻松的

帮助我们计算资源以及硬件上各种麻烦的问题。这是我前天为这次分享而准备的一个AWS 上p2的实例。仅仅通过几条命令就完成了实例的更新、驱动的安装和环境的设置，总共的资源创建、设置时间大概在10分钟以内。而之前，我安装调试前面提到的那台计算机，足足花了我两天时间。另外，从成本上还可以做一个对比。p2.8xLarge 实例每小时的费用是7.2美元。而我自己那台计算机总共的花费了是￥16,904元。这个成本足够让我使用350多个小时的p2.8xLarge。在一年里使用AWS深度学习站就可以抵消掉我所有的付出。随着技术的不断的升级换代，我可以不断的升级我的实例，从而可以用有限的成本获得更大、更多的处理资源。这其实也是云计算的价值所在。云计算和深度学习究竟有什么关系？今年的8月8号，在IDG网站上发表了一篇文章谈到了这个话题。文章中做了这样一个预言：如果深度学习的并行能力不断提高，云计算所提供的处理能力也不断发展，两者结合可能会产生新一代的深度学习，将带来更大影响和冲击。这是需要大家考虑和重视的一个方向！软件 深度学习除了硬件的基础环境之外。程序员会更关心与开发相关的软件资源。这里我罗列了一些曾经使用过的软件框架和工具。 Scikit-learn是最为流行的一个Python机器学习库。它具有如下吸引人的特点：简单、高效且异常丰富的数据挖掘/数据分析算法实现； 基于NumPy、SciPy以及matplotlib，从数据

探索性分析，数据可视化到算法实现，整个过程一体化实现；开源，有非常丰富的学习文档。Caffe专注在卷及神经网络以及图像处理。不过Caffe已经很久没有更新过了。这个框架的一个主要的开发者贾扬清也在今年跳槽去了Google。也许曾经的霸主地位要让位给他人了。Theano 是一个非常灵活的Python 机器学习的库。在研究领域非常流行，使用上非常方便易于定义复杂的模型。Tensorflow 的API 非常类似于Theano。我在今年北京的QCon 大会上也分享过关于Theano 的话题。Jupyter notebook 是一个很强大的基于ipython的python代码编辑器，部署在网页上，可以非常方便的进行交互式的处理，很适合进行算法研究合数据处理。Torch 是一个非常出色的机器学习的库。它是由一个比较小众的lua语言实现的。但是因为LuaJIT 的使用，程序的效率非常出色。Facebook在人工智能领域主打Torch，甚至现在推出了自己的升级版框架Torchnet。深度学习的框架非常之多，是不是有一种乱花渐欲迷人眼的感觉？我今天向各位程序员重点介绍的是将是TensorFlow。这是2015年谷歌推出的开源的面向机器学习的开发框架，这也是Google第二代的深度学习的框架。很多公司都使用了TensorFlow开发了很多有意思的应用，效果很好。用TensorFlow可以做什么？答案是它可以应用于回归模型、神经网络以深度学习这几个领域。在深度学习方面它集成了分布式表示、卷积神经网络(CNN)、递归

神经网络(RNN) 以及长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）。关于Tensorflow 首先要理解的概念就是Tensor。在辞典中对于这个词的定义是张量，是一个可用来表示在一些向量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。实际上这个表述很难理解，用我自己的语言解释Tensor 就是“N维数组”而已。使用 TensorFlow, 作为程序员必须明白 TensorFlow这样几个基础概念：它使用图 (Graph) 来表示计算任务；在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图；使用 Tensor 表示数据；通过 变量 (Variable) 维护状态；使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据。一句话总结就是，TensorFlow 就是有状态图的数据流图计算环境，每个节点就是在做数据操作，然后提供依赖性和指向性，提供完整数据流。TensorFlow安装非常简单，但官网提供下载的安装包所支持的CUDA 的版本是7.5。考虑到CUDA 8 的让人心动的新特以及不久就要正式发布的现状。或许你想会考虑立即体验CUDA 8，那么就只能通过编译Tensorflow源代码而获得。目前TensorFlow已经支持了Python2.7、3.3+。此外，对于使用Python 语言的程序员还需要安装所需要的一些库，例如：numpy、protobuf等等。对于卷积处理而言，cuDNN是公认的性能最好的开发库，请一定要安装上。常规的Tensorsorflow的安装很简单，一条命令足矣：$ pip3 install

—upgrade

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl如果想评估一下或者简单学习一下，还可以通过Docker进行安装，安装的命令如下：$ docker run -it -p 8888:8888

gcr.io/tensorflow/tensorflowTensorFlow有很多优点。首先，目前为止，深度学习的开发框架里面TensorFlow的文档做的最好，对程序员学习而言是非常好的一点。第二，TensorFlow有丰富的参考实例，作为参考学习起来非常容易。第三，开发者社区活跃，在任何一个深度学习的社区里，都有大量关于TensorFlow的讨论。第四，谷歌的支持力度非常大，从2015年到现在升级速度非常快，这是其他开源框架远远达不到的结果。参考TensorFlow的白皮书，我们会看到未来TensorFlow还将会有巨大的发展潜力。让我特别感兴趣是这两个方向。第一，支持跨多台机器的 parallelisation。尽管在0.8版本中推出了并行化的能力，但是目前还不完善。随着未来不断发展，依托云计算的处理能力的提升这个特性将是非常让人振奋的。第二，支持更多的开发语言，对于开发者来说这是一个绝大的利好，通过使用自己擅长的语言使用TensorFlow应用。这些开发语言将会扩展到Java、Lua以及R 等。 在这里我想给大家展示一个应用Tensorflow 的例子。这个例子的代码托管在这个网址上

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