Spark新愿景:让深度学习变得更加易于使用

前言

Spark成功的实现了当年的承诺,让数据处理变得更容易,现在,雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景:让深度学习变得更容易。 当然牛好吹,也是要做些实际行动的,所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了,但显然太浅了,DB公司则做的更深入些。

原理

要做深度学习,肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark-deep-learning也是如此,尝试和Tensorflow进行整合。那么如何进行整合呢? 我们知道Tensorflow其实是C++开发的,平时训练啥的我们主要使用python API。Spark要和TensorFlow 进行整合,那么有三种方式:

  1. 走Tensorflow的Java API
  2. 走Tensorflow的Python API
  3. 通过JNI直接走Tensorflow的C++ API

因为Spark自己也可以使用Python,虽然有性能的上的损耗(据说>30%),但是终究是能跑起来。实际上Spark采用了2和3的结合。 第二条容易理解,第三条则主要依赖于另外一个项目tensorframes。这个项目主要是实现tensorflow和spark的互相调用。简单的来说,在spark的dataframe运算可以通过JNI调用tensorflow来完成,反之Spark的dataframe也可以直接喂给tensorflow(也就是tensorflow可以直接输入dataframe了)。有了这个之后,spark-deep-learning 则无需太多关注如何进行两个系统完成交互的功能,而是专注于完成对算法的集成了。

为了给出一个直观的感受,我们看个示例代码(来源于官方):

import tensorflow as tf
import tensorframes as tfs
from pyspark.sql import Row

data = [Row(x=float(x)) for x in range(10)]
df = sqlContext.createDataFrame(data)
with tf.Graph().as_default() as g:
    # The TensorFlow placeholder that corresponds to column 'x'.
    # The shape of the placeholder is automatically inferred from the DataFrame.
    x = tfs.block(df, "x")
    # The output that adds 3 to x
    z = tf.add(x, 3, name='z')
    # The resulting dataframe
    df2 = tfs.map_blocks(z, df)

# The transform is lazy as for most DataFrame operations. This will trigger it:
df2.collect()

在这里,通过tensorframes 我可以对spark dataframe里列使用tensorflow来进行处理。

    x = tfs.block(df, "x")

相当于

x =  tf.placeholder(shape=..., dtype=..., name='x')

程序自动从df可以知道数据类型。

    df2 = tfs.map_blocks(z, df)

则相当于将df 作为tf的feed_dict数据。最终f2.collect 触发实际的计算。

spark-deep-learning 提出了三个新的东西:

  1. 首先是,Spark的数据终于可以用DF的方式无缝的喂给Tensorflow/Keras了,而且对Tensorflow/Keras的适配了一套Mllib的库,方便以Spark Mllib的方式进行编程。当然,为了使得原先是Tensorflow/Keras的用户感觉爽,如果你使用Python API你也可以完全使用Keras/Tensorflow 的Style来完成代码的编写。
  2. 其次是多个TF模型同时训练,给的一样的数据,但是不同的参数,从而充分利用分布式并行计算来选择最好的模型。
  3. 另外是模型训练好后如何集成到Spark里进行使用呢?没错,SQL UDF函数,你可以很方便的把一个训练好的模型注册成UDF函数,从而实际完成了模型的部署。

方便理解,我们也简单看看一些代码:

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml import Pipeline
from sparkdl import DeepImageFeaturizer
from sparkdl import readImages
from pyspark.sql.functions import lit



//读取图片,设置为1分类
tulips_df = readImages(img_dir + "/tulips").withColumn("label", lit(1))
//读取图片,设置为2分类
daisy_df = readImages(img_dir + "/daisy").withColumn("label", lit(0))
//构成训练集
train_df = tulips_train.unionAll(daisy_train)

//使用已经配置好的模型(InceptionV3)
featurizer = DeepImageFeaturizer(inputCol="image", outputCol="features", modelName="InceptionV3")

//接一个分类器,也就是传说中的迁移学习
lr = LogisticRegression(maxIter=20, regParam=0.05, elasticNetParam=0.3, labelCol="label")
//组装下
p = Pipeline(stages=[featurizer, lr])
//训练,和Mllib保持了一致
model = p.fit(image_df)    # train_images_df is a dataset of images (SpImage) and labels

//预测
df = model.transform(train_df.limit(10)).select("image", "probability",  "uri", "label")
predictionAndLabels = df.select("prediction", "label")

整个模型一气呵成。

对于上面的例子比较特殊,DeepImageFeaturizer那块其实因为是使用别人已经训练好的参数,所以本身是分布式的,直接透过tensorrames 调用tensorflow把输入的图片转换为经过InceptionV3处理后的向量,然后到了LogisticRegression,因为这个算法本身是Mllib里的,所以也是分布式的。

如何开发

spark-deep-learning 还处于早期,很多东西还不太完善。 为了方便看源码以及编写实际的代码,你可以clone最新的代码,然后使用intellij idea 可以很方便的导入进来。导入进来后,添加python framework的支持,然后把根目录下的python目录作为source 目录,接着进入project structured 添加pyspark 的zip(一般放在spark home 里的lib目录),这样你在spark-deep-learning里就可以直接做开发了。

spark-deep-learning使用的是spark 2.1.1 以及python 2.7 ,不过我的环境是spark 2.2.0, python 3.6。 所以你需要在build.sbt里第一行修改为

val sparkVer = sys.props.getOrElse("spark.version", "2.2.0")

同时保证你的python为2.7版本(你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换),然后进行编译:

build/sbt assembly

编译的过程中会跑单元测试,在spark 2.2.0会报错,原因是udf函数不能包含“-”,所以你找到对应的几个测试用例,修改里面的udf函数名称即可。

编译好后,你就可以直接写个脚本,比如:

import os
from pyspark import *
from sparkdl import readImages

os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/Users/allwefantasy/python2.7/tensorflow/bin/python'

sc = SparkContext.getOrCreate()

image_df = readImages("/Users/allwefantasy/resources/images/flower_photos/daisy/")
image_df.show()

比如我这里简单的读取图片文件,并且显示出来。你可以直接点击右键运行,也可以通过spark-submit运行:

./bin/spark-submit --driver-memory 8g  
--py-files spark-deep-learning-assembly-0.1.0-spark2.2.jar  \
--jars spark-deep-learning-assembly-0.1.0-spark2.2.jar  \
--master local[*]  spark-deep-learning/python/tests/Test.py 

因为比较消耗内存,这里可以通过driver-memory 设置spark submit 内存。

如果你导入项目,想看python相关的源码,但是会提示找不到pyspark相关的库,你可以使用:

pip install pyspark

这样代码提示的问题就被解决了。

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏AI研习社

谷歌发布 TensorFlow 1.6.0,针对 CUDA 9.0 和 cuDNN 7 预构建二进制文件

日前,谷歌发布 TensorFlow 1.6.0 正式版,带来了多项更新和优化,雷锋网 AI 研习社将谷歌官方介绍编译如下: ? 重大改进: 针对 CUD...

452100
来自专栏一个会写诗的程序员的博客

安装 TensorFlow安装 TensorFlow

我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow:

9920
来自专栏专知

推荐一些有助于理解TensorFlow机制的资料(二)

21230
来自专栏人工智能

从零开始:TensorFlow机器学习模型快速部署指南

选自Hive Blog 作者:Bowei 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 Tens...

57470
来自专栏CaiRui

LVS调度算法

内核中的连接调度算法 IPVS在内核中的负载均衡调度是以连接为粒度的。在HTTP协议(非持久中),每个对象从WEB服务器上获取都需要建立一个TCP连接,同一用户...

410100
来自专栏点滴积累

geotrellis使用(十七)使用缓冲区分析的方式解决单瓦片计算边缘值问题

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 需求分析 ...

33060
来自专栏大数据文摘

手把手:我的深度学习模型训练好了,然后要做啥?

44420
来自专栏Kubernetes

TensorFlow Serving在Kubernetes中的实践

xidianwangtao@gmail.com 关于TensorFlow Serving 下面是TensorFlow Serving的架构图: ? 关于T...

1K120
来自专栏公有云大数据平台弹性 MapReduce

ResourceManager中的Resource Estimator框架介绍与算法剖析

本文首先介绍了Hadoop中的ResourceManager中的estimator service的框架与运行流程,然后对其中用到的资源估算算法进行了原理剖析。

2.5K160
来自专栏目标检测和深度学习

Github 项目推荐 | 半自动图像标记工具

14020

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券