Результаты deeplearning4j отличаются после обновления с 0.9.1 до альфа-1.0.0 - PullRequest
Новая
       32

Результаты deeplearning4j отличаются после обновления с 0.9.1 до альфа-1.0.0

0 голосов
/ 06 апреля 2019

Мне нужно обновить среду dl4j по крайней мере до альфа-1.0.0, чтобы получить поддержку CUDA 9 (требуется для RTX 2080).

После переключения зависимостей на альфа-1.0.0 моя сеть не работаетбольше не учусь.

Я обновил свой код, следуя руководству по обновлению в заметках о выпуске dl4j.

Поведение не меняется при использовании любой из более высоких версий.Новый код по-прежнему дает желаемые результаты при переходе к 0.9.1

Я не использую предварительную подготовку, поэтому изменение поведения fit () здесь не должно быть проблемой?!

Обучение с0.9.1: imgur.com/51645Lr.png

Обучение с 1.0.0-alpha: imgur.com/Nkirn7i.png

//Network setup
        MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
                .trainingWorkspaceMode(WorkspaceMode.SEPARATE)
                .inferenceWorkspaceMode(WorkspaceMode.SEPARATE)
                .seed(seed)
                .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
                .weightInit(WeightInit.XAVIER)
                .updater(new RmsProp.Builder().rmsDecay(0.95).learningRate(learningRate).build())
                .l2(1e-4)
                .list()
                .layer(0, new LSTM.Builder()
                        .name("LSTM 1")
                        .nIn(nIn)
                        .nOut(lstmLayer1Size)
                        .activation(Activation.TANH)
                        .gateActivationFunction(Activation.HARDSIGMOID)
                        .dropOut(dropoutRatio)
                        .build())
                .layer(1, new LSTM.Builder()
                        .name("LSTM 2")
                        .nIn(lstmLayer1Size)
                        .nOut(lstmLayer2Size)
                        .activation(Activation.TANH)
                        .gateActivationFunction(Activation.HARDSIGMOID)
                        .dropOut(dropoutRatio)
                        .build())
                .layer(2, new DenseLayer.Builder()
                        .name("Dense")
                        .nIn(lstmLayer2Size)
                        .nOut(denseLayerSize)
                        .activation(Activation.RELU)
                        .build())
                .layer(3, new RnnOutputLayer.Builder()
                        .nIn(denseLayerSize)
                        .nOut(nOut)
                        .activation(Activation.IDENTITY)
                        .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.MSE)
                        .build())
                .backpropType(BackpropType.TruncatedBPTT)
                .tBPTTForwardLength(truncatedBPTTLength)
                .tBPTTBackwardLength(truncatedBPTTLength)
                .build();

        MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);




//training loop

        log.info("Training...");
        for (int i = 0; i < epochs; i++) {
            while (iterator.hasNext()){ net.fit(iterator.next()); 
            }
            iterator.reset(); // reset iterator
            net.rnnClearPreviousState(); // clear previous state
        }
...