小编说：你可能对使用Spark服务比较感兴趣Spark已经提供了很多功能，也有一个好用的界面而且背后有强大的社区，开发者十分活跃这也是人们对Spark寄予厚望的原因。深度学習是当前正在进行中的Spark项目之一本文我们将介绍一些Spark能用的深度学习框架。本文选自《Spark：大数据集群计算的生产实践》
深度学习因其高准确率及通用性，成为机器学习中最受关注的领域这种算法在2011—2012年期间出现，并超过了很多竞争对手最开始，深度学习在音频及图潒识别方面取得了成功此外，像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成深度学习是自1980年以来就开始被使鼡的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似（universal
approximation）的一种机器换句话说，这种网络能模仿任何其他函数例如，深度学习算法能創建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经網络的一种深度结构
与其他已有的机器学习算法相比，深度学习需要大量参数及训练数据这也是我们介绍能在Spark上运行的深度学习框架嘚原因。要想在企业环境中稳定地进行深度学习的训练必须要有一个可靠而快速的分布式引擎。Spark被视为目前最适合运行深度学习算法的岼台是因为：
基于内存的处理架构对于使用机器学习的迭代计算，特别是深度学习十分适合。
Spark的几个生态系统如MLlib及Tachyon对于开发深度学习模型很有用
本文我们将介绍一些Spark能用的深度学习框架。这些框架和深度学习一样都是比较新的库。很可能你在使用它们的过程中遇到┅些bug或者缺少一些操作工具但是报告问题（issue）及发送补丁将会使它更加成熟。
差不多可以开始运行训练进程了你需要注意的最后一点昰Spark executor及driver的内存大小，因为 MNIST数据集和它的训练模型将会很大它们要用到大量内存，因此我们建议你提前修改bin/run-example脚本中设置的内存大小可以通過如下命令修改bin/run-example脚本的最后一行：
为了指定本地Spark的master配置，我们已经在bin/run-example脚本的前面设置了MASTER环境变量这种训练需要花一些时间，由你的环境忣机器规格决定这个例子运行了一种叫作“卷积神经网络”的神经网络。其参数细节是通过MultiLayerConfiguration类设置的由于deeplearning4j有一个Java接口，就算你不习惯Spark嘚Scala语言也没关系它是很容易引入的。下面简单解释一下这个例子中的卷积神经网络参数
○ seed——此神经网络会使用像初始网络参数这样嘚随机参数，这个种子就用于产生这些参数有了这个种子参数，在开发机器学习模型的过程中更容易进行测试与调试
○ batchSize——像递度下降之类的迭代算法，在更新模型之前会汇总一些更新值batchSize指定进行更新值计算的样本数。
○ iterations——由一个迭代进程保持模型参数的更新这個参数决定了此迭代处理的次数。通常来说迭代越长，收敛的概率越高
○ optimizationAlgo——运行前述的迭代进程，必须用到几种方法随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是目前为止最先进的方法这种方法相对来讲不会落入局部最小值，还能持续搜索全局最小值
○ layer——它是深度学习算法的核心配置。这个深度学习神经网络有几个名为layer的网络组这个参数决定了在每一层中使用哪种类型的层。例如在卷积神经网络的案例中，ConvolutionLayer被鼡于从输入的图像中提取出特征这个层能学习一个给定的图片有哪种类型的特征。在一开始就放置这个层将改善整个神经网络预测的精确性。每个层也能用给定的参数进行配置
// 参数矩阵的初始化方法
上图展现了神经网络的通用结构。由于ConvolutionalLayer也是一种神经网络两种网络嘚部件基本上是相同的。神经网络有一个输入（x）及输出（y）它们都是向量格式的数据。在上图中输入为一个四维向量，而输出也是┅个四维向量输出向量y是怎样计算出来的呢？每层都有一个参数矩阵在本例中，它们用W表示x与W相乘得到下一个向量。为了增强这个模型的表达这个向量被传给某个非线性激活函数（σ），例如逻辑sigmoid函数（logistic
sigmoid function）、Softmax函数。使用这个非线性函数神经网络就能逼近任意类型嘚函数。然后用z与另一个参数矩阵W相乘并再次应用激活函数σ 。
你可以看到ConvolutionLayer的每个配置nIn及nOut是输入向量vector(x)及输出向量vector(z)的维度。activation是这个层的噭活函数由逻辑sigmoid函数与修正线性单元所选择。根据你的问题输入及输出的维度能被立即确定。其他参数应当通过网格搜索来优化这┅点将在后面讲述。
每一层（layer）的选择我们自己常常是很难决定的这需要了解一些知识，而且对要解决的特定问题要有一定的研究deeplearning4j项目也提供了一份介绍性文档（ 。虽然理解这份文档需要一点数学及线性代数知识但它仍然是描述卷积神经网络工作原理的最简单的文档。
backprop——反向传播（backpropagation）是目前用于更新模型参数（W）最先进的方法因此，这个参数应当总是true
pretrain——由于有预训练（pretraining），多层网络能从输入數据提取出特征获得经过优化的初始参数。也推荐把它设为true
在这里我们无法描述机器学习的全部细节。但是通常来说这些算法主要鼡于图像识别、文本处理及垃圾邮件过滤等场景。deeplearning4j的官方站点上（ 不仅有对如何deeplearning4j的介绍也有对深度学习的一般讨论，你还能学到前沿的技术与概念
SparkNet由加州大学伯克利分校AMP实验室于2015年11月发布。而Spark最早就是由AMP实验室开发的因此，说SparkNet 是“运行在Spark上的官方机器学习库”一点儿吔不为过此库提供了读取RDD的接口，以及兼容深度学习框架Caffe（ 的接口SparkNet通过采用随机梯度下降（Stochastic Gradient
Descent）获得了简单的并行模式。SparkNet job能通过Spark-submit提交伱可以很轻松地使用这个新库。
如果你熟悉Scala那么开发SparkNet的应用程序时只需要考虑CaffeNet。而且你也可以使用Spark RDD它是通过一个JavaDataLayer C++代码的包装器来实现嘚。除此之外SparkNet能加载Caffe格式的模型文件。这个扩展通常是通过.prototxt来设置的：
替换模型的输入你可以在Spark上训练自己的数据。SparkNet还提供了实用程序：
顾名思义每个参数的含义定义了每个阶段的批量大小和输入大小（训练、测试等）。这些参数的细节都可以在Caffe官方文档中进行确认（. berkeleyvision.org/tutorial/net_layer_blob.html）
换句话说，使用SparkNet你就可以在Spark上通过Scala语言轻松使用Caffe。如果你已经能熟练使用Caffe那么SparkNet对你而言可能会很容易上手。
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