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Nvidia DIGITS網頁版深度學習框架——深度學習版SPSS

連結http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54022715

DIGITS: Deep Learning GPU Training
System1,是由英偉達(NVIDIA)公司開發的第一個互動式深度學習GPU訓練系統。目的在於整合現有的Deep
Learning開發工具,實現深度神經網路(Deep Neural
Network,DNN)設計、訓練和視覺化等任務變得簡單化。DIGITS是基於瀏覽器的介面,因而通過實時的網路行為的視覺化,可以快速設計最優的DNN。DIGITS是開源軟體,可在GitHub上找到,因而開發人員可以擴充套件和自定義DIGITS。
Github介面:

https://github.com/NVIDIA/DIGITS/tree/master/docs
筆者還有話說: 筆者是從傳統統計學過來的,我覺得Nvidia
DIGITS就是接下來深度學習的SPSS,這是一個開端,筆者覺得接下來會有很多框架會有這樣的視覺化操作介面。
特別是Tensorflow是基於節點流進行編譯演算法,編譯起來又特別麻煩,筆者覺得tensorflow如果可以效仿SPSS
Modeler一樣流運作,也是極好的~
這裡寫圖片描述

一、安裝基本環境

本節會簡單介紹一下安裝需求,其實如果有GPU,後續也就順理成章的可以安裝出來了。一般在安裝、並配置好caffe之後,直接再安裝DIGITS即可。
1、如官方所述,DIGITS現在僅支援Ubuntu,當然也在其它Linux系統上測試成功,未見有在Windows上配置的案例;
2、DIGITS嘗試囊括更多的開源Deep Learning 框架,當前(digits-2.0)僅包括:Caffe, Torch, Theano, and BIDMach.
採用原始碼安裝DIGITS前,事先要安裝CUDA(必須)、cuDNN(用於GPU加速,建議安裝),Caffe(執行DIGITS至少要有一個Deep Learning framework,也可以安裝Theano,這裡不介紹)。

作業系統:Ubuntu 14.04 LTS 64 bit(ubuntu-14.04.3-desktop-amd64.iso)
CUDA:CUDA-7.0(cuda-repo-ubuntu1404-7-0-local_7.0-28_amd64.deb),支援CUDA的GPU
cuDNN:cuDNN-7.0(cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc.tgz)
Caffe:Caffe-0.13.0(caffe-master.zip,必須是NVIDIA’s fork,原因點此)
DIGITS:DIGITS-2.0(原始碼安裝,DIGITS-master.zip)
二、詳細的安裝過程

本文只是筆記,就不累述安裝配置過程。可見部落格以下幾類部落格:

1、NVIDIA DIGITS 學習筆記(NVIDIA DIGITS-2.0 + Ubuntu 14.04 + CUDA 7.0 + cuDNN 7.0 + Caffe 0.13.0)
http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505#安裝digits
2、Ubuntu下安裝CAFFE-Digits
http://blog.csdn.net/striker_v/article/details/53096279
3、Ubuntu14.04 CUDA/cuDNN/caffe/DIGIT 安裝備忘錄
http://www.lryb.net/?p=849
還有一個BUG!就是supervessel超能雲伺服器上已經幫你配置好DITIGS,不過筆者在嘗試的時候並沒有嘗試成功,之後會開貼說一下supervessel: supervessel-免費雲映象︱GPU加速的Caffe深度學習開發環境

三、一些DIGITS實際執行案例

四、視覺化介面介紹

幾個比較好的功能點,貼圖貼真相:

1、點選式選單介面
2、而且可視化了深度學習訓練過程
3、報錯都直接幫你顯示出來
4、分類結果的視覺化
這裡寫圖片描述

點選式選單介面,而且可視化了深度學習訓練過程。
這裡寫圖片描述

報錯都直接幫你顯示出來,以便查看出錯在哪:
這裡寫圖片描述
分類結果的視覺化:

這裡寫圖片描述

參考文獻:
NVIDIA DIGITS 學習筆記(NVIDIA DIGITS-2.0 + Ubuntu 14.04 + CUDA 7.0 + cuDNN 7.0 + Caffe 0.13.0)
http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505#安裝digits

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延伸一:深度學習調參網頁版HyperBoard

HyperBoard 是一個輔助深度學習調參的網頁端視覺化工具,不依賴於特定的深度學習框架(如 Tensorflow),能夠在遠端伺服器訓練模型的同時在本地瀏覽器進行視覺化。
目前支援訓練曲線的實時更新,可以方便地按照超引數組合對幾十上百條訓練曲線進行篩選和隱藏,下一步計劃支援動態的統計直方圖和向量視覺化功能。

介面區域性如下所示:
這裡寫圖片描述

延伸二:DIGITS安裝實踐

開始的方式,在瀏覽器鍵入,或者有以下幾種方式:

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啟動Digits服務:

% sudo start nvidia-digits-server
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關閉Digits服務:

報錯一:
/usr/share/lua/5.1/cunn/THCUNN.lua:7: libcusparse.so.7.5: cannot open shared object file: No such file or directory
1
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最簡單的修復的方式:

sudo apt-get install cuda-cusparse-7-5
sudo ldconfig
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報錯二:
now i have a new problem ,like tihs
[email protected]:~/digits$ ./digits-devserver
Default value for caffe_root “” invalid:
caffe binary not found in PATH
==================================== Caffe =====================================
Where is caffe installed?

Suggested values:
(P*) [PATH/PYTHONPATH] <PATHS>

~/caffe
ERROR: Library at “libcaffe.so.1.0.0-rc3” does not have expected suffix “-nv”. Are you using the NVIDIA/caffe fork?
Invalid input
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無解Ing,誰來help,怎麼輸連結,都沒用。
參考連結:
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/issues/1292

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延伸三:一般伺服器使用步驟

一般在公司伺服器,只要連線的是公司的網路,只要伺服器一直開著並啟動digits就可以公司內伺服器連用。
1、啟動
來到digits資料夾的尋找並鍵入:

sudo ./digits-devserver
1
1
2、鍵入地址
如果是伺服器本機,鍵入:

0.0.0.0:5000/
1
1
如果其他機器訪問,則先得到該伺服器的內網IP

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