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作者 | Nandita Dwivedi譯者 | 風車雲馬責編 | Jane出品 | AI 科技大本營（id：rgznai100）

【導讀】你能利用現有的 Spark 叢集構建深度學習模型嗎？如何分析儲存在 HDFS、Hive 和 HBase 中 tb 級的資料嗎？企業想用深度學習模型，可是要考慮的問題 又很多 ，怎麼破？這篇文章中，我們將給大家講講大資料+深度學習下，BigDL 框架的利弊與應用教程，為什麼有了 TF、PyTorch，還是會考慮用 BigDL？

為什麼要講 BigDL？

這幾年，曾被稱為 “3S”，因其簡單、快速並支援深度學習的 Apache Spark 非常流行。許多公司利用 Hadoop 和 Spark 環境來構建強大的資料處理 pipeline，對分散式叢集上的大量資料進行預處理，並從中挖掘出業務提升的新觀點。現在許多公司都希望能利用深度學習的模型幫助自己進一步改善業務。雖然深度學習模型的效能在不斷提高，但是想要在現有的平臺上部署新技術也還有很多問題需要權衡，比如：

（1）如果用深度學習的方法，還可以利用原有的 pipeline 嗎？

（2）當深度學習遇到大規模資料集時，“大規模深度學習”如何能保證其有效性？

（3）基於現有的 Spark / Hadoop 叢集是否可以用？

為什麼要權衡這些問題其實不難理解，我們需要保持一致的環境，避免大型資料集跨不同叢集之間的傳遞。此外，從現有的基礎設施中移動專有資料集也有安全風險與隱患。早期時解決這些問題的方法是在 Spark 上直接加入深度學習框架，但並不能保證保持它們之間的一致性，因此，後來產生了基於 Spark 的 BigDL 平臺，其繼承了 3S 的主要特點：簡單、快速、支援深度學學習。

提到 BigDL 框架，也許大家對他的熟悉度不高，下面我們就先為大家簡單的介紹一下什麼是 BigDL 框架。

BigDL 是一個分散式的深度學習框架，在大資料分析領域發展迅速，並且也是一個開源的框架。BigDL 有很多特點，比如：與 Spark 和 Hadoop 生態系統進行了完整整合，具有可擴充性等很多重要的功能。可根據資料大小在任意叢集中訓練模型、支援構建端到端的大資料分析與深度學習等 pipeline、可執行資料並行分散式訓練，實現高可擴充套件性。BigDL 使用者可在 Spark 和大資料平臺上構建了大量資料分析與深度學習的應用，如視覺相似性、引數同步、比例縮放等。

深度學習應用程式可以編寫為標準的 spark 庫。這些 Spark 框架中統一的庫可以讀取大量資料。此外，它還支援 Numpy、Scipy、NLTK、Pandas 等 Python 庫；與 TensorBoard 整合用於視覺化分析；支援載入現有的 Torch 模型。企業客戶使用 BigDL 和Spark 還有一個重要的原因，相比 TensorFlow，BigDL 不僅更快，通過平行計算它能夠更快地重新訓練模型。

分享一位網友對 BigDL 的總結：

BigDL相對於其他主流的深度學習框架(TensorFlow/Caffe/PyTorch)，算是一個異類。其異有二：（1）CPU、（2）純分散式(Spark)

雖然業界普遍不看好CPU跑深度學習，但實際上還是有需求的。比如，現有Hadoop叢集的公司，複用現有叢集來跑深度學習是最經濟的方案。

並且，充分優化後的CPU叢集的效能還是挺可觀的。拿BigDL來說，MKL + 多執行緒 + Spark，充分發揮了分散式叢集的優勢 。尤其是在Inference方面，堆CPU的方案在價效比上很可能是優於GPU的，畢竟Nivdia的計算卡是很昂貴的。

另外，資料探勘以及Information Retrieval等領域中常用的神經網路結構一般都比較淺，多為稀疏網路，也很少用到卷積層。GPU並不十分擅長處理這樣的網路結構。

考慮到實際的生產環境，跑在Spark上的BigDL背後有整個Spark/Hadoop大生態的支援。配合近期很火的SMACK技術棧，可以很輕鬆愉快的構建端到端的生產級別的分散式機器學習流水線。由於沒有異構叢集資料傳輸的開銷，從端到端這個層面來看，CPU方案的效能反而可能佔優。

最後，談談可用性，BigDL專案正在快速的迭代中。語言層面支援Scala/Python。API方面有torch.nn風格的Sequenial API，也有TensorFlow風格的Graph API，以及正在開發的keras API。Layer庫也很齊全，自定義Layer也很方便。相容性方面，BigDL相容了Caffe/Torch/Keras，以及部分TensorFlow模型。換言之，你可以把用TF/Caffe訓練的模型，匯入BigDL做Inference。反之，亦可。這是一個非常有用的Feature。

綜上，BigDL雖然並不主流，但在很多場景下是有成為"大殺器"潛質的，包括但不限於：

• 已有大規模分散式叢集的(如: Hadoop叢集)
• 需要大規模Inference的，比如：推薦系統、搜尋系統、廣告系統
• (上下游)依賴Spark/Hadoop生態的
• 輕度深度學習使用者，如：資料研發工程師/資料探勘工程師
• Scala/JVM愛好者

作者：AlfredXXfiTTs

https://www.zhihu.com/question/54604301/answer/338630738

Analytics Zoo 分析庫

和 Python 生態系統中龐大的標準或三方庫相比，Spark 明顯還處於起步階段。Keras、TensorFlow 和 PyTorch 等大多數庫都還不能與 Spark 相容，因為它們不支援Spark 分散式計算的底層核心框架。那要如何彌補這一不足呢？這裡為大家介紹一個英特爾開發的分析工具——Analytics Zoo，它提供了一組豐富的高階 API 可以將BigDL、Keras 和 TensorFlow 程式無縫整合到 Spark 的 pipeline 中；還有幾個內建的深度學習模型，可用於物件檢測、影象分類、文字分類等。該庫還提供端到端的參考用例，如異常檢測、欺詐檢測和影象增強，以將機器學習應用於實際問題。

為了幫助大家能更具體、實際的理解這個工具的一些功能與用法，下面分享一個關於 BigDL 和 Analytics Zoo 的簡短教程，向大家展示如何使用預先訓練好的模型實現遷移學習，並在 Spark 叢集上進行訓練。

教程實踐

資料集： ResNet-50，包含螞蟻和蜜蜂影象的小資料集來實現遷移學習。

預訓練模型： 可以將給定的影象在 1000 個標籤中進行分類；

模型訓練與預測： 特定用例通過遷移學習重新訓練模型，對包含螞蟻和蜜蜂的訓練集進行預測。BigDL 和 Analytics Zoo 支援在 Spark 的分散式框架上進行訓練。（注意，最初的 ResNet-50 標籤中沒有“螞蟻”和“蜜蜂”。）

使用 pip 即可安裝 BigDL 和 Analytics Zoo，如下所示：

#for Python3


pip3 install BigDL


pip3 install analytics-zoo

安裝之後，在開始之前先下載 ResNet 50 的預訓練模型、訓練與測試資料集。資料包需要解壓縮。使用 Analytics Zoo 中的 init_nncontext 函式匯入並初始化 Spark，然後定義預訓練模型、訓練與測試資料集的路徑。

import os


 


 from bigdl.nn.criterion import *


 from bigdl.nn.layer import *


 from bigdl.optim.optimizer import Adam


 from pyspark.ml import Pipeline


 from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator


 from pyspark.sql.functions import col, udf


 from pyspark.sql.types import DoubleType, StringType


 


 from zoo.common.nncontext import *


 from zoo.feature.image import *


 from zoo.pipeline.nnframes import *


 


 sc = init_nncontext("TransferLearningBlog")

接下來，建立 Spark UDF 來提取檔名稱。標籤是通過檢查檔名稱是否包含關鍵字“ants”或“bees”來分配的。使用這兩個 udf，構造訓練和測試資料集。

# Define udfs to extract filename and generate labels in floats


 getFileName = udf(lambda row: os.path.basename(row[0]), StringType())


 getLabel = udf(lambda row: 1.0 if 'ants' in row[0] else 2.0, DoubleType())


 


 # Construct training dataframe


 trainingDF = NNImageReader.readImages(train_path, sc, resizeH=300, resizeW=300, image_codec=1)


 trainingDF = trainingDF.withColumn('filename', getFileName('image')).withColumn('label', getLabel('image'))


 


 # Construct validation dataframe


 validationDF = NNImageReader.readImages(val_path, sc, resizeH=300, resizeW=300, image_codec=1)


 validationDF = validationDF.withColumn('filename', getFileName('image')).withColumn('label', getLabel('image'))

為了正確構建模型，需要對所有影象進行標準化。Analytics Zoo 有 API 來操作轉換、連結等，使後面可以按順序進行處理。

如下所示，載入預訓練 ResNet-50 模型

 



# Create a chained transformer that resizes, crops and normalizes each image in the dataframe


 transformer = ChainedPreprocessing(


 [RowToImageFeature(), ImageResize(256, 256), ImageCenterCrop(224, 224),


 ImageChannelNormalize(123.0, 117.0, 104.0), ImageMatToTensor(), ImageFeatureToTensor()])


 


 # Load pre-trained Resnet-50 that was downloaded earlier and give the column to pick features from


 preTrainedNNModel = NNModel(Model.loadModel(model_path), transformer) 


 .setFeaturesCol("image") 


 .setPredictionCol("embedding")


 


 # Print all layers in Resnet-50


 for layer in preTrainedNNModel.model.layers:


 print(layer.name())

ResNet-50 的最後 5 層是：

res5c_relu


pool5


Viewf42780f5


fc1000


prob

模型的最後一層的輸出是 2 個類（螞蟻、蜜蜂），而不是ResNet-50訓練的1000個類。該模型的輸入維數為 1000，輸出維數為 2。通過遷移學習，該模型可以在 25 步內完成這兩個新類的訓練！這一點也說明了遷移學習的實用性。

# Create a last layer with input dimension of 1000 that outputs 2 classes of ants and bees


 # Epochs are set to 25 and the optimizer is SGD


 lrModel = Sequential().add(Linear(1000, 2)).add(LogSoftMax())


 classifier = NNClassifier(lrModel, ClassNLLCriterion(), SeqToTensor([1000])) 


 .setOptimMethod(SGD(learningrate=0.001, momentum=0.9)) 


 .setBatchSize(4) 


 .setMaxEpoch(25) 


 .setFeaturesCol("embedding") 


 .setCachingSample(False)


 # Change the last layer in the pipeline


 pipeline = Pipeline(stages=[preTrainedNNModel, classifier])

現在，開始訓練和測試模型。Spark 允許跨多個叢集進行更快的訓練。

# Train the model and get predictions on the validation set


 antbeeModel = pipeline.fit(trainingDF)


 predictionDF = antbeeModel.transform(validationDF).cache()


 predictionDF.sample(False, 0.1).show()


 


 # Evaluate predictions


 evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(


 labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="accuracy")


 accuracy = evaluator.evaluate(predictionDF)


 # expected error should be less than 10%


 print("The Test Error is = %g " % (1.0 - accuracy))

最後，對測試資料進行分類，顯示影象。

# Test dataframe


 testDF = NNImageReader.readImages(test_path, sc, resizeH=300, resizeW=300, image_codec=1)


 testDF = testDF.withColumn('filename', getFileName('image')).withColumn('label', getLabel('image'))


 testPredDF = antbeeModel.transform(testDF).cache()


 row = testPredDF.first().asDict()


 


 # showImage function


 def showImage(row):


 # Open file


 plt.imshow(Image.open(row['image'][0][5:]))


 # Map prediction to class


 title = 'ants' if row['prediction'] == 1.0 else 'bees'


 plt.title(title)


 


 showImage(row)

測試資料分類結果的影象顯示：

如果資料集比較大，恰好儲存在 HDFS 中，也可以使用相同的方法，將其擴充套件到更大的叢集上。正是 BigDL讓這些大資料集的資料分析更加快速和高效。除此之外，它還可與 Spark SQL 和結構化資料緊密耦合。例如，Kafka 資料可以直接傳遞給 BigDL UDF，進行實時預測和分類。

原文連結：https://medium.com/sfu-big-data/when-deep-learning-got-big-a833a69be460

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