MATLAB R2017b: Deep Learning wit

今天读了这篇文章后发现MATLAB的Deep learning原来可以这么简单，有点像Keras，封装的比较好。想当初刚接触tensor flow的时候真的有点头大。

知乎那篇文章中只介绍了CPU的版本，正好手头有块老旧的GPU，拿来试试。

1. 首先去这里下载数据
2. 解压
   tar xzvf notMNIST_large.tar.gz
3. 按照教程说的一步步做，最后trainingOption那里改成GPU就好

% Load data
ds = imageDatastore('notMNIST_large/','LabelSource','foldernames','IncludeSubfolders',true);

% Prepare data
[trainDigitData,valDigitData,testData]=ds.splitEachLabel(0.5,0.3,0.2,'Randomize');

% Define network layers
layers = [...
          imageInputLayer([28,28,1]);
          batchNormalizationLayer();
          convolution2dLayer(5,20);
          batchNormalizationLayer();
          reluLayer()
          maxPooling2dLayer(2,'Stride',2);
          fullyConnectedLayer(10);
          softmaxLayer();
          classificationLayer(),...
    ];

% Customize training option
options = trainingOptions('sgdm',...
                          'ValidationData',valDigitData,...
                          'Plots','training-progress',...
                          'ExecutionEnvironment','gpu');

% Train
net = trainNetwork(trainDigitData,layers,options);

% Test
testLabel = classify(net,testData);
precision = sum(testLabel==testData.Labels)/numel(testLabel)

第一次实验，发现速度非常快

jianshunotMnist1.png

但是默认的validation频率太高了，导致很多时间都花费在了数据与GPU通讯上面，8分半跑了2000多个iteration（250循环/分钟）

于是减慢validation频率至每一千个循环验证一次

options = trainingOptions('sgdm',...
                          'ValidationData',valDigitData,...
                          'ValidationFrequency',1000,...
                          'Plots','training-progress',...
                          'ExecutionEnvironment','gpu');

jianshunotMnist2.png

可以看到13分钟跑了22000多次循环（1700循环/分钟），可谓效率大大提升。

下面问题就来了，该用这个做什么呢。。。