Я работаю с convnetjs в течение 1 года, и теперь я хочу перейти к более мощным и быстрым библиотекам. Я думал, что Tensorflow будет на порядок быстрее, чем JS-библиотека, поэтому я написал простую нейронную сеть для обеих библиотек и сделал несколько тестов. Это нейронная сеть 3-5-5-1, обученная одному примеру для определенного количества эпох с слоями SGD и RELU.
Код тензора:
import tensorflow as tf
import numpy
import time
NUM_CORES = 1 # Choose how many cores to use.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=NUM_CORES, intra_op_parallelism_threads=NUM_CORES))
# Parameters
learning_rate = 0.001
training_epochs = 1000
batch_size = 1
# Network Parameters
n_input = 3 # Data input
n_hidden_1 = 5 # 1st layer num features
n_hidden_2 = 5 # 2nd layer num features
n_output = 1 # Data output
# tf Graph input
x = tf.placeholder("float", [None, n_input], "a")
y = tf.placeholder("float", [None, n_output], "b")
# Create model
def multilayer_perceptron(_X, _weights, _biases):
layer_1 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(_X, _weights['h1']), _biases['b1'])) #Hidden layer with RELU activation
layer_2 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(layer_1, _weights['h2']), _biases['b2'])) #Hidden layer with RELU activation
return tf.matmul(layer_2, _weights['out']) + _biases['out']
# Store layers weight & bias
weights = {
'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])),
'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_output]))
}
biases = {
'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_output]))
}
# Construct model
pred = multilayer_perceptron(x, weights, biases)
# Define loss and optimizer
cost = tf.reduce_sum(tf.nn.l2_loss(pred-y)) / batch_size # L2 loss
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) # Adam Optimizer
# Initializing the variables
init = tf.initialize_all_variables()
# Launch the graph
sess.run(init)
# Training Data
train_X = numpy.asarray([[0.1,0.2,0.3]])
train_Y = numpy.asarray([[0.5]])
# Training cycle
start = time.clock()
for epoch in range(training_epochs):
# Fit training using batch data
sess.run(optimizer, feed_dict={x: train_X, y: train_Y})
end = time.clock()
print end - start #2.5 seconds -> 400 epochs per second
print "Optimization Finished!"
Код JS:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<title>Regression example convnetjs</title>
<script src="http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/build/convnet.js"></script>
<script src="http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/build/util.js"></script>
<script>
var layer_defs, net, trainer;
function start() {
layer_defs = [];
layer_defs.push({ type: 'input', out_sx: 1, out_sy: 1, out_depth: 3 });
layer_defs.push({ type: 'fc', num_neurons: 5, activation: 'relu' });
layer_defs.push({ type: 'fc', num_neurons: 5, activation: 'relu' });
layer_defs.push({ type: 'regression', num_neurons: 1 });
net = new convnetjs.Net();
net.makeLayers(layer_defs);
trainer = new convnetjs.SGDTrainer(net, { learning_rate: 0.001, method: 'sgd', batch_size: 1, l2_decay: 0.001, l1_decay: 0.001 });
var start = performance.now();
for(var i = 0; i < 100000; i++) {
var x = new convnetjs.Vol([0.1, 0.2, 0.3]);
trainer.train(x, [0.5]);
}
var end = performance.now();
console.log(end-start); //3 seconds -> 33333 epochs per second
var predicted_values = net.forward(x);
console.log(predicted_values.w[0]);
}
</script>
</head>
<body>
<button onclick="start()">Start</button>
</body>
</html>
Результаты состоят в том, что convnetjs тренируется в течение 100 000 эпох за 3 секунды, тогда как Tensorflow тренируется на 1000 эпох за 2,5 секунды. Ожидается ли это?
