deeplearing4j学习以及踩过的坑
1. 添加dl4j后, run项目时, 一直run不起来, run按钮绿色但是点击没反应。 查看日志后发现: 是classpath太长导致的。
在本项目的.idea文件夹,找到文件夹中的workspace.xml文件, 搜索 PropertiesComponent , 在其下添加一行设置 :
<property name="dynamic.classpath" value="true" />
2. 当添加nd4j系众多jar包时, 一定会出现依赖冲突的情况, 在Settings-plugins中安装 Maven Helper插件, 找到冲突依赖, 并排除掉。
## 学习部分:
1.RNN网络
对于RNN网络, 输入模型的数据是三维结构 [样本数,特征值数,时间步]。 就INDArray中的数据布局而言,位于(i,j,k)的值即是一批数据中第i例的第k个时间步的第j个值。
RnnOutputLayer是在许多循环网络系统(用于回归和分类任务)中使用的最终层。
掩模: 控制一对一, 一对多, 多对一, 多对多的序列输出。 1:该位置存在输出, 0:该位置无输出。
RNN可以使用MultiLayerNetwork.output()
和MultiLayerNetwork.feedForward()
方法生成预测。但它们的限制是,在生成时间序列的预测时,每次都只能从头开始运算。
假设我们需要在一个实时系统中生成基于大量历史数据的预测。在这种情况下,使用output/feedForward方法是不实际的, 比如:
采用output方法,那么我们需要送入全部100个小时的数据,才能预测出第101个小时的天气。而预测第102个小时的天气时,我们又需要送入100(或101)个小时的数据;第103个小时及之后的预测同理。
因此有如下解决办法:
rnnTimeStep(INDArray)方法在被调用时会记录RNN各层的内部状态, 一次只生成一步或数步预测(rnnTimeStep)。
但如果要开始对一个新的(完全分离的)时间序列进行预测,就必须(这很重要)用MultiLayerNetwork.rnnClearPreviousState()
方法手动清除已存储的状态。该方法将会重置网络中所有循环层的内部状态。
如果需要存储或设置RNN的内部状态以用于预测,可以对每一层分别使用rnnGetPreviousState和rnnSetPreviousState方法。这适用于例如序列化(网络保存/加载)等情况,因为由rnnTimeStep方法产生的内部网络状态默认不会保存,必须另外保存和读取。
## NDArrays学习:
Physically, the data that backs an INDArray is stored off-heap: that is, it is stored outside of the Java Virtual Machine (JVM). 因此不会收到java数字长度的限制,以及计算时超出内存的影响。
INDArray out = myMatrix.transpose().dup() dup()方法是深度复制, 不会影响到源矩阵或向量。
myArray.getRow(0).addi(1.0) myArray.putRow(int rowIdx,INDArray row)
使用java数组创建向量:
创建1维向量: Nd4j.create(float[])
创建2维向量: Nd4j.create(float[][])
创建3维向量:
myDoubleArray = double[][][] double[] flat = ArrayUtil.flattenDoubleArray(myDoubleArray)
int[] shape = ...;
INDArray myArr = Nd4j.create(flat,shape,'c');
按行拼接两个向量: Nd4j.hstack()
按列拼接两个向量: Nd4j.vstack()
取得向量中的值: INDArray.getDouble(i,j,k)
设置向量中的值: INDArray.putScalar(int[], double)
[ rowIdx, : ] myArray.get(NDArrayIndex.point(rowIdx), NDArrayIndex.all())
[ a:b, : ] myArray.get(NDArrayIndex.interval(a,b), NDArrayIndex.all())
myArray.get(NDArrayIndex.all(),NDArrayIndex.interval(0,2,nCols))
INDArray.put(INDArrayIndex[], INDArray toPut)
add() 与 addi() 的区别: addi 将原始向量的引用做为输出引用, add不会改变原始值, 而是另外申请一个内存空间存放结果。
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