上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时，无意间搜到了paddlepaddle，发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的，想跟大家分享一下。不过呢，这块内容太复杂了，所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个“hello word”程序----mnist手写数字识别。下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案。其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章(链接戳这里~)，是用keras实现的，这次用了paddlepaddle后，正好可以简单对比一下两个框架的优劣。

什么是PaddlePaddle？

PaddlePaddle是百度推出的一个深度学习框架，可能大多数人平常用的比较多的一般是tensorflow，caffe，mxnet等，但其实PaddlePaddle也是一个非常不错的框架(据说以前叫Paddle，现在改名叫PaddlePaddle，不知道为啥总觉得有股莫名的萌点)

PaddlePaddle能做什么?

传统的基本都能做，尤其对NLP的支持很好，譬如情感分析，word embedding，语言模型等，反正你想得到的，常见的都可以用它来试一试~

PaddlePaddle的安装

不得不吐槽一下PaddlePaddle的安装，官网上说“PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器”，而docker其实在国内还并不是特别的流行，之前遇到的所有的框架，都有很多种安装方式，非常方便，所以这个唯一支持docker让人觉得非常诡异 = =！不过偶然试了一下，居然可以用pip install，不过为啥官网上没有写呢？所以，对于新手来说，最简单的安装方式就是：

CPU版本安装

pip install paddlepaddle

GPU版本安装

pip install paddlepaddle-gpu

用PaddlePaddle实现手写数字识别

训练步骤

传统的方式这次就不展开讲了，为了对比我们还是用CNN来进行训练。PaddlePaddle训练一次模型完整的过程可以如下几个步骤：

导入数据---->定义网络结构---->训练模型---->保存模型---->测试结果

下面，我直接用代码来展示训练的过程(以后代码都会放在github里)：

#coding:utf-8

importosfrom PIL importImageimportnumpy as npimportpaddle.v2 as paddle#设置是否用gpu，0为否，1为是

with_gpu = os.getenv('WITH_GPU', '0') != '1'

#定义网络结构

defconvolutional_neural_network_org(img):#第一层卷积层

conv_pool_1 =paddle.networks.simple_img_conv_pool(

input=img,

filter_size=5,

num_filters=20,

num_channel=1,

pool_size=2,

pool_stride=2,

act=paddle.activation.Relu())#第二层卷积层

conv_pool_2 =paddle.networks.simple_img_conv_pool(

input=conv_pool_1,

filter_size=5,

num_filters=50,

num_channel=20,

pool_size=2,

pool_stride=2,

act=paddle.activation.Relu())#全连接层

predict =paddle.layer.fc(

input=conv_pool_2, size=10, act=paddle.activation.Softmax())returnpredictdefmain():#初始化定义跑模型的设备

paddle.init(use_gpu=with_gpu, trainer_count=1)#读取数据

images =paddle.layer.data(

name='pixel', type=paddle.data_type.dense_vector(784))

label=paddle.layer.data(

name='label', type=paddle.data_type.integer_value(10))#调用之前定义的网络结构

predict =convolutional_neural_network_org(images)#定义损失函数

cost = paddle.layer.classification_cost(input=predict, label=label)#指定训练相关的参数

parameters =paddle.parameters.create(cost)#定义训练方法

optimizer =paddle.optimizer.Momentum(

learning_rate=0.1 / 128.0,

momentum=0.9,

regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=0.0005 * 128))#训练模型

trainer =paddle.trainer.SGD(

cost=cost, parameters=parameters, update_equation=optimizer)

lists=[]#定义event_handler，输出训练过程中的结果

defevent_handler(event):ifisinstance(event, paddle.event.EndIteration):if event.batch_id % 100 ==0:print "Pass %d, Batch %d, Cost %f, %s" %(

event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics)ifisinstance(event, paddle.event.EndPass):#保存参数

with open('params_pass_%d.tar' % event.pass_id, 'w') as f:

parameters.to_tar(f)

result= trainer.test(reader=paddle.batch(

paddle.dataset.mnist.test(), batch_size=128))print "Test with Pass %d, Cost %f, %s\n" %(

event.pass_id, result.cost, result.metrics)

lists.append((event.pass_id, result.cost,

result.metrics['classification_error_evaluator']))

trainer.train(

reader=paddle.batch(

paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.mnist.train(), buf_size=8192),

batch_size=128),

event_handler=event_handler,

num_passes=10)#找到训练误差最小的一次结果

best = sorted(lists, key=lambda list: float(list[1]))[0]print 'Best pass is %s, testing Avgcost is %s' % (best[0], best[1])print 'The classification accuracy is %.2f%%' % (100 - float(best[2]) * 100)#加载数据

defload_image(file):

im= Image.open(file).convert('L')

im= im.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)

im=np.array(im).astype(np.float32).flatten()

im= im / 255.0

returnim#测试结果

test_data =[]

cur_dir= os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))

test_data.append((load_image(cur_dir+ '/image/infer_3.png'), ))

probs=paddle.infer(

output_layer=predict, parameters=parameters, input=test_data)

lab= np.argsort(-probs) #probs and lab are the results of one batch data

print "Label of image/infer_3.png is: %d" %lab[0][0]if __name__ == '__main__':

main()

上面的代码看起来很长，但结构还是很清楚的。下面我们用实际数据测试一下，看一下效果到底怎么样~

BaseLine版本

首先我用了官网给出的例子，直接用最基本的CNN网络结构训练了一下，代码如下:

1 defconvolutional_neural_network_org(img):2 #第一层卷积层

3 conv_pool_1 =paddle.networks.simple_img_conv_pool(4 input=img,5 filter_size=5,6 num_filters=20,7 num_channel=1,8 pool_size=2,9 pool_stride=2,10 act=paddle.activation.Relu())11 #第二层卷积层

12 conv_pool_2 =paddle.networks.simple_img_conv_pool(13 input=conv_pool_1,14 filter_size=5,15 num_filters=50,16 num_channel=20,17 pool_size=2,18 pool_stride=2,19 act=paddle.activation.Relu())20 #全连接层

21 predict =paddle.layer.fc(22 input=conv_pool_2, size=10, act=paddle.activation.Softmax())23 return predict

输出结果如下:

I1023 13:45:46.519075 34144 Util.cpp:166] commandline: --use_gpu=True --trainer_count=1[INFO2017-10-23 13:45:52,667 layers.py:2539] output for __conv_pool_0___conv: c = 20, h = 24, w = 24, size = 11520[INFO2017-10-23 13:45:52,667 layers.py:2667] output for __conv_pool_0___pool: c = 20, h = 12, w = 12, size = 2880[INFO2017-10-23 13:45:52,668 layers.py:2539] output for __conv_pool_1___conv: c = 50, h = 8, w = 8, size = 3200[INFO2017-10-23 13:45:52,669 layers.py:2667] output for __conv_pool_1___pool: c = 50, h = 4, w = 4, size = 800I102313:45:52.675750 34144 GradientMachine.cpp:85] Initing parameters..

I102313:45:52.686153 34144 GradientMachine.cpp:92] Init parameters done.

Pass 0, Batch 0, Cost3.048408, {'classification_error_evaluator': 0.890625}

Pass 0, Batch100, Cost 0.188828, {'classification_error_evaluator': 0.0546875}

Pass 0, Batch200, Cost 0.075183, {'classification_error_evaluator': 0.015625}

Pass 0, Batch300, Cost 0.070798, {'classification_error_evaluator': 0.015625}

Pass 0, Batch400, Cost 0.079673, {'classification_error_evaluator': 0.046875}

Test with Pass 0, Cost0.074587, {'classification_error_evaluator': 0.023800000548362732}

```

```

```

Pass4, Batch 0, Cost 0.032454, {'classification_error_evaluator': 0.015625}

Pass4, Batch 100, Cost 0.021028, {'classification_error_evaluator': 0.0078125}

Pass4, Batch 200, Cost 0.020458, {'classification_error_evaluator': 0.0}

Pass4, Batch 300, Cost 0.046728, {'classification_error_evaluator': 0.015625}

Pass4, Batch 400, Cost 0.030264, {'classification_error_evaluator': 0.015625}

Test with Pass4, Cost 0.035841, {'classification_error_evaluator': 0.01209999993443489}

Bestpass is 4, testing Avgcost is 0.0358410408473The classification accuracyis 98.79%Label of image/infer_3.png is: 3real 0m31.565s

user 0m20.996s

sys 0m15.891s

可以看到，第一行输出选择的设备是否是gpu，这里我选择的是gpu，所以等于1，如果是cpu，就是0。接下来四行输出的是网络结构，然后开始输出训练结果，训练结束，我们把这几次迭代中误差最小的结果输出来，98.79%，效果还是很不错的，毕竟只迭代了5次。最后看一下输出时间，非常快，约31秒。然而这个结果我并不是特别满意，因为之前用keras做的时候调整的网络模型训练往后准确率能够达到99.72%，不过速度非常慢，迭代69次大概需要30分钟左右，所以我觉得这个网络结构还是可以改进一下的，所以我对这个网络结构改进了一下，请看改进版

改进版

defconvolutional_neural_network(img):#第一层卷积层

conv_pool_1 =paddle.networks.simple_img_conv_pool(

input=img,

filter_size=5,

num_filters=20,

num_channel=1,

pool_size=2,

pool_stride=2,

act=paddle.activation.Relu())#加一层dropout层

drop_1 = paddle.layer.dropout(input=conv_pool_1, dropout_rate=0.2)#第二层卷积层

conv_pool_2 =paddle.networks.simple_img_conv_pool(

input=drop_1,

filter_size=5,

num_filters=50,

num_channel=20,

pool_size=2,

pool_stride=2,

act=paddle.activation.Relu())#加一层dropout层

drop_2 = paddle.layer.dropout(input=conv_pool_2, dropout_rate=0.5)#全连接层

fc1 = paddle.layer.fc(input=drop_2, size=10, act=paddle.activation.Linear())

bn= paddle.layer.batch_norm(input=fc1,act=paddle.activation.Relu(),

layer_attr=paddle.attr.Extra(drop_rate=0.2))

predict= paddle.layer.fc(input=bn, size=10, act=paddle.activation.Softmax())return predict

在改进版里我们加了一些dropout层来避免过拟合。分别在第一层卷积层和第二层卷积层后加了dropout，阈值设为0.5。改变网络结构也非常简单，直接在定义的网络结构函数里对模型进行修改即可，这一点其实和keras的网络结构定义方式还是挺像的，易用性很高。下面来看看效果：

I1023 14:01:51.653827 34244 Util.cpp:166] commandline: --use_gpu=True --trainer_count=1[INFO2017-10-23 14:01:57,830 layers.py:2539] output for __conv_pool_0___conv: c = 20, h = 24, w = 24, size = 11520[INFO2017-10-23 14:01:57,831 layers.py:2667] output for __conv_pool_0___pool: c = 20, h = 12, w = 12, size = 2880[INFO2017-10-23 14:01:57,832 layers.py:2539] output for __conv_pool_1___conv: c = 50, h = 8, w = 8, size = 3200[INFO2017-10-23 14:01:57,833 layers.py:2667] output for __conv_pool_1___pool: c = 50, h = 4, w = 4, size = 800I102314:01:57.842871 34244 GradientMachine.cpp:85] Initing parameters..

I102314:01:57.854014 34244 GradientMachine.cpp:92] Init parameters done.

Pass 0, Batch 0, Cost2.536199, {'classification_error_evaluator': 0.875}

Pass 0, Batch100, Cost 1.668236, {'classification_error_evaluator': 0.515625}

Pass 0, Batch200, Cost 1.024846, {'classification_error_evaluator': 0.375}

Pass 0, Batch300, Cost 1.086315, {'classification_error_evaluator': 0.46875}

Pass 0, Batch400, Cost 0.767804, {'classification_error_evaluator': 0.25}

Pass 0, Batch500, Cost 0.545784, {'classification_error_evaluator': 0.1875}

Pass 0, Batch600, Cost 0.731662, {'classification_error_evaluator': 0.328125}

```

```

```

Pass49, Batch 0, Cost 0.415184, {'classification_error_evaluator': 0.09375}

Pass49, Batch 100, Cost 0.067616, {'classification_error_evaluator': 0.0}

Pass49, Batch 200, Cost 0.161415, {'classification_error_evaluator': 0.046875}

Pass49, Batch 300, Cost 0.202667, {'classification_error_evaluator': 0.046875}

Pass49, Batch 400, Cost 0.336043, {'classification_error_evaluator': 0.140625}

Pass49, Batch 500, Cost 0.290948, {'classification_error_evaluator': 0.125}

Pass49, Batch 600, Cost 0.223433, {'classification_error_evaluator': 0.109375}

Pass49, Batch 700, Cost 0.217345, {'classification_error_evaluator': 0.0625}

Pass49, Batch 800, Cost 0.163140, {'classification_error_evaluator': 0.046875}

Pass49, Batch 900, Cost 0.203645, {'classification_error_evaluator': 0.078125}

Test with Pass49, Cost 0.033639, {'classification_error_evaluator': 0.008100000210106373}

Bestpass is 48, testing Avgcost is 0.0313018567383The classification accuracyis 99.28%Label of image/infer_3.png is: 3real 5m3.151s

user 4m0.052s

sys 1m8.084s

从上面的数据来看，这个效果还是很不错滴，对比之前用keras训练的效果来看，结果如下：

可以看到这个速度差异是很大的了，在准确率差不多的情况下，训练时间几乎比原来缩短了六倍，网络结构也相对简单，说明需要调整的参数也少了很多。

总结

paddlepaddle用起来还是很方便的，不论是定义网络结构还是训练速度，都值得一提，然而我个人的体验中，认为最值得说的是这几点：

1.导入数据方便。这次训练的手写数字识别数据量比较小，但是如果想要添加数据，也非常方便，直接添加到相应目录下。

2.event_handler机制，可以自定义训练结果输出内容。之前用的keras，以及mxnet等都是已经封装好的函数，输出信息都是一样的，这里paddlepaddle把这个函数并没有完全封装，而是让我们用户自定义输出的内容，可以方便我们减少冗余的信息，增加一些模型训练的细节的输出，也可以用相应的函数画出模型收敛的图片，可视化收敛曲线。

3.速度快。上面的例子已经证明了paddlepaddle的速度，并且在提升速度的同时，模型准确度也与最优结果相差不多，这对于我们训练海量数据的模型是一个极大的优势啊！

然而，paddlepaddle也有几点让我用的有点难受，譬如文档太少了啊，报错了上网上搜没啥结果啊等等，不过我觉得这个应该不是大问题，以后用的人多了以后肯定相关资料也会更多。所以一直很疑惑，为啥paddlepaddle不火呢？安装诡异是一个吐槽点，但其实还是很优秀的一个开源软件，尤其是最值得说的分布式训练方式，多机多卡的设计是非常优秀的，本篇没有讲，下次讲讲如何用paddlepaddle做单机单卡，单机多卡，多机单卡和多机多卡的训练方式来训练模型，大家多多用起来呀~~可以多交流呀~

ps:由于paddlepaddle的文档实在太少了，官网的文章理论介绍的比较多，网上的博文大多数都是几个经典例子来回跑，所以我打算写个系列，跟实战相关的，不再只有深度学习的“hello world”程序，这次用“hello world”做个引子，下篇开始写点干货哈哈~