深度學習之在iOS上運行CNN
1 引言
作為曾經的iOS開發人員,在研究深度學習的時候,總有一個想法就是在iPhone上運行深度學習,不管是在手機上訓練還是利用訓練好的資料進行測試。
因為iOS的開發環境支援C++,因此,只要你的代碼是C/C++,本質上就可以在iOS上運行。
怎麼才能更快更好地在iOS上運行CNN呢?
2 方法1:通過Matlab轉碼
Matlab內建轉成c的工具,如果你研究過UFLDL的深度學習教程,就知道如何在Matlab上使用CNN,那麼,轉換成c後,放到iOS的開發環境中,然後將參數存成txt格式再讀取分割,也就是可以實現。
如就是已經將matlab代碼轉換為c後匯入的結果:
開啟predict.h檔案,可以看到可以調用的介面:
/* Function Declarations */extern real_T predict(const real_T Theta1[10025], const real_T Theta2[260], const real_T X[400]);
這是訓練MNIST的一個神經網路,我這邊用了測試手寫數位識別。
因此,接下來需要對圖片進行處理,從而轉換為x[400]的向量格式。
這個只要能讀取圖片的像素,進行轉換就可以。可以考慮用opencv來實現。
這裡我的方法是在用手畫出數字之後,將圖片轉換為20*20像素的圖片,如右下角所示,再將右下角的圖片轉換為400的數組,輸入predict得到的結果。
3 方法2:使用DeepBeliefSDK
https://github.com/jetpacapp/DeepBeliefSDK
這個是別人專門寫的一個用於iOS的深度學習的SDK。可以使用,但是存在的問題就是如果要自己訓練的話很受限制。
4 方法3:使用tinyCNN
https://github.com/nyanp/tiny-cnn
這個很不錯,它對比Caffe,Theano等架構最大的特點就是不需要安裝,只要能用C++ 11.然后里面的例子使用了boost庫。因此,為了運行它,我們需要在xcode安裝ios的boost庫。
網上找到了一個編譯好的boost庫:
https://github.com/danoli3/ofxiOSBoost
匯入boost庫的方法非常簡單:
In Xcode Build Settings for your project:Add to Library Search Paths ( LIBRARY_SEARCH_PATHS ) $(SRCROOT)/../../../addons/ofxiOSBoost/libs/boost/lib/iosAdd to Header Search Paths ( HEADER_SEARCH_PATHS )$(SRCROOT)/../../../addons/ofxiOSBoost/libs/boost/includeIn the Target under Build PhasesAdd to 'Link Binary With Libraries' the boost.a found in the ofxiOSBoost/libs/boost/lib/ios directory.If not openFrameworks just add the libs/boost/include to Header Search Paths and the libs/boost/ios to Library Search Paths
那麼具體在建立iOS應用的時候,這裡使用作者提供的訓練MNIST的例子,那麼要注意在使用資料時,要更改路徑:
NSString *trainLabels = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@train-labels ofType:@idx1-ubyte]; NSString *trainImages = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@train-images ofType:@idx3-ubyte]; NSString *t10kLabels = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@t10k-labels ofType:@idx1-ubyte]; NSString *t10kImages = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@t10k-images ofType:@idx3-ubyte]; parse_mnist_labels([trainLabels cStringUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding], &train_labels); parse_mnist_images([trainImages cStringUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding], &train_images); parse_mnist_labels([t10kLabels cStringUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding], &test_labels); parse_mnist_images([t10kImages cStringUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding], &test_images);
基本上這樣就可以運行開始訓練了。
如果想在Mac上訓練,同樣需要安裝boost庫。這個只要在官網下載boost,我用的是1.58版本。然後在terminal中安裝,cd到路徑,然後./boostrap.sh 然後./b2 安裝就可以。然後在xcode引入路徑:
The Boost C++ Libraries were successfully built!The following directory should be added to compiler include paths: /Users/.../.../.../boostThe following directory should be added to linker library paths: /Users/.../.../.../boost/stage/lib
路徑初始為自己boost的檔案夾地址。
4 小結
上面說了一些很方便的方法來實現在iOS下運行CNN。當然,我們更多需要就是進行映像的識別。相信大家自己測試會覺得很有趣。