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作为一个深度学习的老司机，你是不是以为只有Python才能够玩转深度学习？如果是这样的话，那么本文作者可能就要教你怎么“做人”了。毕竟大牛的世界我们不懂！
第一个版本C++的深度学习库（DLL）1.0发布了！DLL是一个关注速度和易用性的神经网络库。大约4年前，作者就开始编写这个库。为了获得博士学位，作者需要一个很好的库来训练和使用受限制的玻尔兹曼机器（RBMs），因为当时还没有很好的库来完成这项工作。所以我决定自己写一个库（大牛就是任性！）。它现在可以支持RBM和卷积RBM（CRBM）模型，也可以使用对比发散预先训练RBM（或深层信念网络（DBN））的堆栈，然后通过微型批量梯度下降或共轭梯度进行微调或用作特征提取器。近年来，该库已经可以处理人造神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）。该网络还可以训练常规的自动编码器，还提供了几个高级层，如Dropout或批次规范化（BN），以及自适应学习率技术，如Adadelta和Adam。该库还集成了对几个数据集的支持：MNIST，CIFAR-10和ImageNet。
该库是使用C ++接口，它需要一个C ++ 14编译器。
在这篇文章中，我将介绍一些关于使用该库的例子，并提供有关库表现和项目路线图的一些信息。
小例子
我们来看看一个使用这个库的例子：
#include "dll/neural/dense_layer.hpp"
#include "dll/network.hpp"
#include "dll/datasets.hpp"
int main(int /*argc*/, char* /*argv*/ []) {
// Load the dataset
auto dataset = dll::make_mnist_dataset(dll::batch_size<100>{}, dll::normalize_pre{});
// Build the network
using network_t = dll::dyn_network_desc<
dll::network_layers<
dll::dense_layer<28 * 28, 500>,
dll::dense_layer<500, 250>,
dll::dense_layer<250, 10, dll::softmax>
>
, dll::updater<dll::updater_type::NADAM> // Nesterov Adam (NADAM)
, dll::batch_size<100> // The mini-batch size
, dll::shuffle // Shuffle before each epoch
>::network_t;
auto net = std::make_unique<network_t>();
// Train the network for performance sake
net->fine_tune(dataset.train(), 50);
// Test the network on test set
net->evaluate(dataset.test());
return 0;
}
这是在MNIST数据集上训练和测试一个简单的三层全连接神经网络。
首先，在头文件中，你需要列出你正在使用的层，这里只有密集层；然后，你需要包括network.hpp这是每个网络的基本包括；最后一个头文件是数据集。
在main函数中，首先我们需要完整的加载MNIST数据集并传递两个选项。在这里，我们要设置批量大小，并指示每个样本应归一化为具有零均值和单位方差。
之后是最重要的一部分，网络的声明。在DLL中，网络是一种类（Type）。这个类有两个部分：网络层（一个dll::network_layers）和选项（一个可选的选项列表，在网络层后）。在上述代码中，我们有三层，第一层有500个隐藏单元，第二层有250个隐藏单元，最后一层有10个。每层可以采用可选的选项列表。第三层使用softmax激活函数而不是默认的S形函数。我们正在使用Nesterov Adam（NAdam）更新器，批量大小为100（必须与数据集批量大小相同），数据集在每个时期之前被混洗。
最后，我们简单地创建网络std::make_unique，然后在训练集上训练50次，最后在测试集上进行测试。
如果你编译并运行这个程序，你应该看到这样的：
Network with 3 layers
Dense(dyn): 784 -> SIGMOID -> 500
Dense(dyn): 500 -> SIGMOID -> 250
Dense(dyn): 250 -> SOFTMAX -> 10
Total parameters: 519500
Dataset
Training: In-Memory Data Generator
Size: 60000
Batches: 600
Augmented Size: 60000
Testing: In-Memory Data Generator
Size: 10000
Batches: 100
Augmented Size: 10000
Train the network with "Stochastic Gradient Descent"
Updater: NADAM
Loss: CATEGORICAL_CROSS_ENTROPY
Early Stop: Goal(error)
With parameters:
epochs=50
batch_size=100
learning_rate=0.002
beta1=0.9
beta2=0.999
Epoch 0/50 - Classification error: 0.03248 Loss: 0.11162 Time 3187ms
Epoch 1/50 - Classification error: 0.02737 Loss: 0.08670 Time 3063ms
Epoch 2/50 - Classification error: 0.01517 Loss: 0.04954 Time 3540ms
Epoch 3/50 - Classification error: 0.01022 Loss: 0.03284 Time 2954ms
•••••••••••••••••••
Epoch 48/50 - Classification error: 0.00352 Loss: 0.01002 Time 2665ms
Epoch 49/50 - Classification error: 0.00232 Loss: 0.00668 Time 2747ms
Restore the best (error) weights from epoch 40
Training took 142s
error: 0.02040
loss: 0.08889
首先显示网络和数据集信息，如代码中所设定的，然后用数据训练网络，按次数划分。最后，评估结果。在大约2分半左右的时间里，我们训练了一个能够将MNIST数字分类出错率为2.04％的神经网络，这已经不错的，但仍然可以改进。
几个关于如何编译的信息：你可以直接sudo make install_headers在计算机上安装dll库。然后，你可以使用以下方式简单地编译文件：
clang ++ -std = c ++ 14 file.cpp或者，如果将dll复制到本地dll目录中，这编译的时候需要指定include文件夹：
clang++ -std=c++14 -Idll/include -Idll/etl/lib/include -dll/Ietl/include/ -Idll/mnist/include/-Idll/cifar-10/include/file.cpp
有几个编译选项，以提高性能：
1.-DETL_PARALLEL：允许并行计算。
2.-DETL_VECTORIZE_FULL：启用算法的全矢量化。
3.-DETL_BLAS_MODE：让库知道一个BLAS库（例如MKL）。然后，你必须为你选择的BLAS系列添加包含选项和链接选项。
4.-DETL_CUBLAS_MODE：让库知道NVIDIA cublas在本机上可用。然后必须添加相应的选项（包括目录和链接库）。
5.-DETL_CUDNN_MODE：让库知道NVIDIA cudnn在本机上可用。然后必须添加相应的选项（包括目录和链接库）。
6.-DETL_EGBLAS_MODE：让库知道你在本机上安装了etl-gpu-blas。然后必须添加相应的选项（包括目录和链接库）。
如果你想要最佳的CPU性能，你应该使用前三个选项。如果你想要最好的GPU性能，你只需启动第三个。理想情况下，你可以启用所有选项，因此你将获得最佳性能，因为GPU尚未完全支持。
我们再次进行相同的实验，但是使用具有两个卷积层和两个池层的卷积神经网络：
#include "dll/neural/conv_layer.hpp"
#include "dll/neural/dense_layer.hpp"
#include "dll/pooling/mp_layer.hpp"
#include "dll/network.hpp"
#include "dll/datasets.hpp"
#include "mnist/mnist_reader.hpp"
#include "mnist/mnist_utils.hpp"
int main(int /*argc*/, char* /*argv*/ []) {
// Load the dataset
auto dataset = dll::make_mnist_dataset(dll::batch_size<100>{}, dll::scale_pre<255>{});
// Build the network
using network_t = dll::dyn_network_desc<
dll::network_layers<
dll::conv_layer<1, 28, 28, 8, 5, 5>,
dll::mp_2d_layer<8, 24, 24, 2, 2>,
dll::conv_layer<8, 12, 12, 8, 5, 5>,
dll::mp_2d_layer<8, 8, 8, 2, 2>,
dll::dense_layer<8 * 4 * 4, 150>,
dll::dense_layer<150, 10, dll::softmax>
>
, dll::updater<dll::updater_type::NADAM> // Momentum
, dll::batch_size<100> // The mini-batch size
, dll::shuffle // Shuffle the dataset before each epoch
>::network_t;
auto net = std::make_unique<network_t>();
// Display the network and dataset
net->display();
dataset.display();
// Train the network
net->fine_tune(dataset.train(), 25);
// Test the network on test set
net->evaluate(dataset.test());
return 0;
}
与上一个例子相比，没有什么大的改变。网络现在以卷积层开始，随后是一个池层，然后有是卷积层和一个池层，最后是两个完全连接的层。另一个区别是我们将输入缩放为255，而不是归一化它们。最后，我们训练25次。
一旦编译并运行，输出应该是这样的：
Network with 6 layers
Conv(dyn): 1x28x28 -> (8x5x5) -> SIGMOID -> 8x24x24
MP(2d): 8x24x24 -> (2x2) -> 8x12x12
Conv(dyn): 8x12x12 -> (8x5x5) -> SIGMOID -> 8x8x8
MP(2d): 8x8x8 -> (2x2) -> 8x4x4
Dense(dyn): 128 -> SIGMOID -> 150
Dense(dyn): 150 -> SOFTMAX -> 10
Total parameters: 21100
Dataset
Training: In-Memory Data Generator
Size: 60000
Batches: 600
Augmented Size: 60000
Testing: In-Memory Data Generator
Size: 10000
Batches: 100
Augmented Size: 10000
Train the network with "Stochastic Gradient Descent"
Updater: NADAM
Loss: CATEGORICAL_CROSS_ENTROPY
Early Stop: Goal(error)
With parameters:
epochs=25
batch_size=100
learning_rate=0.002
beta1=0.9
beta2=0.999
Epoch 0/25 - Classification error: 0.09392 Loss: 0.31740 Time 7298ms
Epoch 1/25 - Classification error: 0.07005 Loss: 0.23473 Time 7298ms
••••••
Epoch 24/25 - Classification error: 0.00682 Loss: 0.02327 Time 7335ms
Training took 186s
error: 0.01520
loss: 0.05183
这个网络性能比以前的网络好一点，在大约3分钟内达到1.52％的错误率。
如果你有兴趣，可以在Github信息库中找到更多的例子。
超高性能（重点）
我一直在做该库性能提升方面的工作。为了看看该库和其他流行的框架的差别，我决定比较DLL与TensorFlow，Keras，Torch和Caffe的性能。我也尝试过DeepLearning4J，但是我认为它的表现是相当差的，所以我放弃了。
我做的第一个实验是在MNIST数据集上训练一个三层的神经网络：
在CPU上，DLL是训练这个网络最快的框架，比TensorFlow和Keras快35％，比Torch快4倍，比Caffe快5倍。在GPU上，Caffe是最快的框架，其次是Keras和TensorFlow和DLL。
让我们来看看框架是如何与这些流行框架在一个小的CNN任务：
在CPU上，DLL是最快的框架，并且优势非常大，比TensorFlow和Keras快四倍，比Torch和Caffe快五倍。在GPU上，它与Keras和TensorFlow相当，比Caffe快3倍。
下一个测试是用较大的CNN在CIFAR-10上完成的：
在这个更大的CNN上，差异不如以前那么令人印象深刻，但是，DLL仍然是CPU中最快的框架。它比TensorFlow，Keras和Torch还要快两倍，比Caffe*倍。在GPU上，DLL比Keras和TensorFlow稍快，比Caffe快2.7倍，比Torch快5倍。
最后一次测试是在Imagenet上完成的，具有12层CNN。这一次，性能体现主要是在必要的时间训练了128个图像。
再次，DLL比CPU和GPU上的所有其他框架更快。DLL和TensorFlow和Keras之间的巨大差异主要是由于从Python代码读取Imagenet图像的性能差，而代码在DLL中进行了优化。
总的来说，在所有测试实验中，DLL总是CPU上最快的框架。在GPU上，除了一个非常小的全连接网络，它也是比TensorFlow和Keras快。
如果你有兴趣，可以查找这些实验的代码。
未来在哪里？
我不知道下一个版本的DLL将包含什么，但我知道我将要开发的方向。我想使用DLL来分类文本。第一次打算，我计划增加对文本嵌入学习的支持，并能够在嵌入之上使用CNN，希望这不会花太长时间。第二次打算，我希望将支持循环神经网络（RNNs）纳，以及增加对LSTM和GRU单元的支持，这可能会需要一些时间。
虽然该框架性能表现已经相当不错了，但还有一些事情要改善。现在有些操作在GPU上实现时并不高效，例如Batch Normalization and Dropout。我想保证所有的操作都可以在GPU上进行有效的计算。还有一些在CPU上效率不高的情况，例如，批处理标准化目前很差。一些SGD优化器，如Nadam也很慢。
下载DLL
你可以在Github上下载DLL 。如果你只对1.0版本感兴趣，可以查看 版本页面或克隆标签1.0。有几个分支：
1.master是前进的发展分支，可能是不稳定的。
2.stable分支总是指向最后一个标签，这里没有开发。
对于文档，这是关于这个框架迄今为止最好的文档是可用的示例。你还可以查看使用库的每个功能的测试源。
如果你对此图书馆有任何意见或任何问题，请随时给予评论。如果你在使用此库时遇到问题，或者如果你想对该库有所贡献，请及时与我联系我期待你的到来。
本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题：《deep-learning-library-1.0-fast-neural-network-library》
作者：Baptiste Wicht
现年28岁。我是弗里堡大学应用科学大学计算机科学博士生，主要从事机器学习。目前，主要从事开发C ++高性能应用程序。
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译者：袁虎，审校：
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文