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本篇概览
- 本篇是《DL4J实战》系列的第六篇，咱们继续夯实基本功，这次学习的是如何更加形象完整的展示训练过程：图形化页面，效果如下图所示：
在这里插入图片描述
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接下来选择一个已有的子工程，为其增加图形化界面的效果，我这里选的是《DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)》一文中的<font color="blue">simple-convolution</font>子工程
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总的来说本篇由以下内容构成：
- 基本的图形化功能
- 图形化数据的持续存储问题
- 图形化页面的端口配置问题
依赖库配置
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首先是添加依赖库，一共需要两步：
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打开父工程<font color="blue">dlfj-tutorials</font>的pom.xml，这是管理依赖库版本号的地方，在<font color="blue">dependencies</font>节点确保以下子节点是存在的，这里dl4j-master.version的值是<font color="blue">1.0.0-beta7</font>：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
<version>${dl4j-master.version}</version>
</dependency>
- 打开子工程<font color="blue">simple-convolution</font>的pom.xml，添加deeplearning4j-ui库的依赖：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
</dependency>
- 如果您在用的是IDEA，建议执行下图中的操作，确保配置立即生效：
在这里插入图片描述
增加图形化相关代码
- 图形化相关的代码很少，只有寥寥几句，写在MultiLayerNetwork实例初始化之后的位置即可，如下图红框所示：
在这里插入图片描述
- 上图红框中的代码在此，方便您使用：
// 初始化用户界面后端
UIServer uiServer = UIServer.getInstance();
// 配置要存储网络信息（梯度、分数、时间等）的位置。这里：存储在内存中。
StatsStorage statsStorage = new InMemoryStatsStorage();
// 将StatsStorage实例附加到UI：这允许StatsStorage的内容可视化
uiServer.attach(statsStorage);
//然后添加StatsListener来收集网络上的信息
net.setListeners(new StatsListener(statsStorage));
- 最后，为了避免进程过早结束导致无法继续查看图形化信息，在main方法的末尾动一点手脚，如等待输入或者延时，我这里加了个延时：
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
- 至此编码完成，运行起来，在浏览器输入<font color="blue">http://localhost:9000</font>，效果如下图：
在这里插入图片描述
- 还可以将页面语言换成中文，如下图：
在这里插入图片描述
- 点击下图红框中的菜单，还可以看到神经网络每一层的详情：
在这里插入图片描述
- 基本功能已经完成，接下来看看持久化问题
持久化存储页面展示的内容
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前面的图形化功能有个明显的问题：一旦进程结束，web服务也就结束了，下次再启动，页面上展示的也是最新一次训练的数据，如果想保存页面上展现的内容以便后面再回放，应该如何做呢？接下来一起操作，改成可以持久化存储的
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找到这一行代码：
StatsStorage statsStorage = new InMemoryStatsStorage();
- 把上面那行代码删除，换成下面这行，File对象的入参是数据存储位置，请按照您电脑的实际情况修改：
StatsStorage statsStorage = new FileStatsStorage(new File("E:\\temp\\202107\\11", "ui-stats.dl4j"));
- 把下面这行代码也删除，这样训练完成后进程会立即结束：
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
- 现在运行代码执行一次训练，完成后，在<font color="blue">E:\temp\202107\11</font>目录发现生成了名为<font color="red">ui-stats.dl4j</font>的文件：
在这里插入图片描述
- 上图看起来已经把数据保存硬盘，接下来试试能不能再次读取到，在<font color="blue">simple-convolution</font>工程中新增<font color="red">Test.java</font>，代码如下所示，寥寥几行，全是前面那点东西：
package com.bolingcavalry.convolution;
import org.deeplearning4j.api.storage.StatsStorage;
import org.deeplearning4j.ui.api.UIServer;
import org.deeplearning4j.ui.storage.FileStatsStorage;
import java.io.File;
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
UIServer uiServer = UIServer.getInstance();
StatsStorage statsStorage = new FileStatsStorage(new File("E:\\temp\\202107\\11", "ui-stats.dl4j"));
// 将StatsStorage实例附加到UI：这允许StatsStorage的内容可视化
uiServer.attach(statsStorage);
Thread.sleep(99999);
}
}
- 再次打开浏览器访问<font color="blue">http://localhost:9000</font>，曾经的数据再现：
在这里插入图片描述
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聪明的您看了上面的Test.java代码，一定会对欣宸投来鄙视的眼光，就这水平？请容我解释一下，这里只是演示如何加载和展示数据，所以写的过于简陋，您可以将此代码段放在常用的web应用中，如SpringBoot，这样就能按需要加载和查看了
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解决了存储问题，咱们再来看看web端口如何调整，因为端口冲突，或者一些端口管理，都有调整端口的需求，而不能固定在<font color="blue">9000</font>
关于图细化服务的web端口
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图细化服务是通过浏览器访问的，默认端口为9000，如果您想改变端口，例如改为9001，该如何操作呢？
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先看官方怎么说，如下图红框，地址：https://deeplearning4j.konduit.ai/tuning-and-training/visualization
在这里插入图片描述
- 听官方的，配置启动参数，操作如下图：
在这里插入图片描述
- 确保下图红框2中的菜单被选中：
在这里插入图片描述
- 在下图红框位置（VM options位置）填入官方推荐的内容，将端口指定为9001：
在这里插入图片描述
- 怕自己设置的参数有问题，我添加了下图红框中的两行代码，将参数打印出来：
在这里插入图片描述
- 再次运行Test.java，如下图，红框2证明我按照官方建议输入的参数是没有问题的，但是红框1显示服务还在监听9000端口：
在这里插入图片描述
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去浏览器上试试，发现确实如此：9000端口服务正常，9001端口无法访问
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这就郁闷了，我的操作有问题吗？若是有问题，<font color="blue">System.getProperty("org.deeplearning4j.ui.port")</font>的输出是<font color="red">9001</font>又怎么解释？
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还是去看下源码吧，很容易就查到了设置端口值的代码，在<font color="blue">VertxUIServer</font>类中，如下图红框所示，真像大白了！获取端口的代码是<font color="red">System.getenv</font>，这是获取环境变量的方法，不能用前面那种方式去设置：
在这里插入图片描述
- 既然源码中是用<font color="blue">System.getenv</font>方法获取参数的，那咱们就按照环境变量的方法来输入吧，如下图所示，将之前的配置删除，再在红框2位置输入参数，注意参数的最前面不需要<font color="red">-D</font>：
在这里插入图片描述
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改好后，再起运行Test.java，如下图，红框1显示web服务监听端口已经变成了9001，红框2中的值为null，这也正常，因为最初的system property参数已经删除了
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浏览器访问<font color="red">http://localhost:9001</font>试试，可以正常访问了：
在这里插入图片描述
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所以，最终通过修改环境变量，咱们成功的修改了web端口，此刻再回想一下，官方提到的system property和<font color="blue">-Dorg.deeplearning4j.ui.port=9001</font>是怎么回事呢，事实证明这样改是没用的...
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我觉得，应该是欣宸才疏学浅不了解真像，聪明的您如果发现了问题原因，麻烦您在文章评论者指点一二，谢谢啦。
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至此，图形化展示训练过程的实战就完成了，希望本文能给您提供一些参考，帮您顺利搭建图形化环境，以更好的观察和调整训练参数、优化网络
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