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MXNet里面的3个主要的概念:
NDArray#xff1a;NDArray提供了矩阵和张量(tensor)运算在CPU和GPU上#xff0c;通过使用并行运算的技术。 Symbol:Symbol使得定义一个神经网络变得更加简单#xff0c;并且自动提供差异化(用于区别别的神经网络)。 …
mxnet深度学习(NDArray)
MXNet里面的3个主要的概念:
NDArrayNDArray提供了矩阵和张量(tensor)运算在CPU和GPU上通过使用并行运算的技术。 Symbol:Symbol使得定义一个神经网络变得更加简单并且自动提供差异化(用于区别别的神经网络)。 KVStore:
KVStore提供数据同步在有多个GPU和CPU的机器上。 NDArray(Numpy风格的可以在CPU和GPU运算的张量计算模块)
NDArray与numpy.ndarray相似但是它多了以下两点:
1.多个设备支持:所有的操作可以支持GPU和CPU。
2.自动并行:所有的操作都是以并行的方式进行的。 创建和初始化
我们可以创建NDArray在CPU和GPU上: import mxnet as mxa mx.nd.empty((2, 3)) # create a 2-by-3 matrix on cpub mx.nd.empty((2, 3), mx.gpu()) # create a 2-by-3 matrix on gpu 0c mx.nd.empty((2, 3), mx.gpu(2)) # create a 2-by-3 matrix on gpu 2c.shape # get shape
(2L, 3L)c.context # get device info
gpu(2)它们可以初始化通过不同的方式 a mx.nd.zeros((2, 3)) # create a 2-by-3 matrix filled with 0b mx.nd.ones((2, 3)) # create a 2-by-3 matrix filled with 1b[:] 2 # set all elements of b to 2 我们可以把值从一个NDArray到另一个即使它们在不同的设备上 a mx.nd.ones((2, 3))b mx.nd.zeros((2, 3), mx.gpu())a.copyto(b) # copy data from cpu to gpu 我们可以把NDArray转换成numpy.ndarray a mx.nd.ones((2, 3))b a.asnumpy()type(b)
type numpy.ndarrayprint b
[[ 1. 1. 1.][ 1. 1. 1.]] 反之亦然 import numpy as npa mx.nd.empty((2, 3))a[:] np.random.uniform(-0.1, 0.1, a.shape)print a.asnumpy()
[[-0.06821112 -0.03704893 0.06688045][ 0.09947646 -0.07700162 0.07681718]]/pre基础操作元素级操作是默认的NDArray执行的是元素级的操作(这和matlab里面和我们线性代数里面学的不一样) a mx.nd.ones((2, 3)) * 2b mx.nd.ones((2, 3)) * 4print b.asnumpy()
[[ 4. 4. 4.][ 4. 4. 4.]]c a bprint c.asnumpy()
[[ 6. 6. 6.][ 6. 6. 6.]]d a * bprint d.asnumpy()
[[ 8. 8. 8.][ 8. 8. 8.]]如果两个NDArray在不同的设备上我们需要显示的把他们移到同一个设备上。下面的代码显示了在GPU 0操作的例子 a mx.nd.ones((2, 3)) * 2b mx.nd.ones((2, 3), mx.gpu()) * 3c a.copyto(mx.gpu()) * bprint c.asnumpy()
[[ 6. 6. 6.][ 6. 6. 6.]]加载和保存下面有两个方式去保存(加载)数据从磁盘上。第一个方式是pickle,NDArray是pickle compatible,意味着你可以简单的把NDArray进行pickle,就像在numpy.ndarray里面一样。 import mxnet as mximport pickle as pkl a mx.nd.ones((2, 3)) * 2data pkl.dumps(a)b pkl.loads(data)print b.asnumpy()
[[ 2. 2. 2.][ 2. 2. 2.]]第二个方式是直接把一列NDArray以二进制的格式存到磁盘中(这时就不用pickle了) a mx.nd.ones((2,3))*2b mx.nd.ones((2,3))*3mx.nd.save(mydata.bin, [a, b])c mx.nd.load(mydata.bin)print c[0].asnumpy()
[[ 2. 2. 2.][ 2. 2. 2.]]print c[1].asnumpy()
[[ 3. 3. 3.][ 3. 3. 3.]]我们还可以存一个字典(dict) mx.nd.save(mydata.bin, {a:a, b:b})c mx.nd.load(mydata.bin)print c[a].asnumpy()
[[ 2. 2. 2.][ 2. 2. 2.]]print c[b].asnumpy()
[[ 3. 3. 3.][ 3. 3. 3.]]另外如果设置了分布式系统比如S3和HDFS我们可以直接去保存和加载它们(一般都没有用) mx.nd.save(s3://mybucket/mydata.bin, [a,b])mx.nd.save(hdfs///users/myname/mydata.bin, [a,b])/pre用自动并行运算 NDArray可以自动并行执行操作。这是需要的当我们需要使用多个资源如CPU,GPU,和CPU-to-GPU的内存带宽。 举个栗子如果我们写a1在b1的后面a是在CPU而b是在GPU然后我们接下去想并行执行它们来提高效率。此外在CPU和GPU之间进行数据拷贝的开销是很昂贵的所以我们希望把它们和其他的运算一起并行计算。然而,通过眼睛来找可以并行运算的语句是比较累人的。在下面的例子里面a1和c*3是可以被并行执行的但是a1和b*3必须顺序执行。a mx.nd.ones((2,3))
b a
c a.copyto(mx.cpu())
a 1
b * 3
c * 3幸运的是MXNet在确保运行正确的情况下可以自动解决依赖问题。换句话说我们可以写程序就像一个单一的线程MXNet将会自动派遣它们到多个设备如具有多个GPU的显卡和多台机器上。这是通过惰性评估来实现的。任何我们写的操作都是通过一个中间引擎来发行的然后返回。举个栗子如果我们运行a1它在执行加法操作后立即返回这个引擎。这个异步性允许我们发出更多的操作给引擎所以它可以决定读写依赖并找到最好的并行执行它们的方式。实际的计算是当我们想把结果拷贝到其它地方的时候完成的比如print a.asnumpy() (复制到终端)或者mx.nd.save([a])。因此如果我们想去写高效的并行的代码我们只需要延缓请求结果的时间。
