2022-09-22前沿技术00
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1 引言

函数式语言在深度学习领域应用很广泛,因为函数式与深度学习模型的契合度很高,The Beauty of Functional Languages in Deep Learning — Clojure and Haskell 就很好的诠释了这个道理。

通过这篇文章可以加深我们对深度学习与函数式编程的理解。

2 概述与精读

深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支,通过模拟多层神经元的自编码神经网络,将特征逐步抽象化,这需要多维度、大数据量的输入。TensorFlowPyTorch 是比较著名的 Python 深度学习框架,同样 Keras 在 R 语言中也很著名。然而在生产环境中,基于 性能和安全性 的考虑,一般会使用函数式语言 ClojureHaskell

在生产环境中,可能要并发出里几百万个参数,因此面临的挑战是:如何高效、安全的执行这些运算。

所以为什么函数式编程语言可以胜任深度学习的计算要求呢? 深度学习的计算模型本质上是数学模型,而数学模型本质上和函数式编程思路是一致的:数据不可变且函数间可以任意组合。这意味着使用函数式编程语言可以更好的表达深度学习的计算过程,因此更容易理解与维护,同时函数式语言内置的 Immutable 数据结构也保障了并发的安全性。

另外函数式语言的函数之间都是相互隔离的,即便在多线程环境下也不会发生竞争和死锁的情况,函数式编程语言会自动处理这些情况。

比如说 Clojure它甚至可在两个同时修改同一引用的程序并发运行时,自动重试其中之一,而不需要手动加锁

(import(java.util.concurrent Executors))
(defn test-stm [nitems nthreads niters]
 (let [refs (map ref (repeat nitems 0))
   pool (Executors/newFixedThreadPool nthreads)
   tasks (map (fn [t]
               (fn []
                (dotimes [n niters]
                  (dosync
                   (doseq [r refs]
                    (alter r + 1 t))))))
              (range nthreads))]
   (doseq [future (.invokeAll pool tasks)]
      (.get future))
   (.shutdown pool)
   (map deref refs)))
(test-stm 10 10 10000) -> (550000 550000 550000 550000 550000 550000 550000 550000 550000 550000)

上面的代码创建了引用(refs),同时创建了多个线程自增这个引用对象,按理说每个线程都修改这个引用会导致竞争状态出现,但从结果来看是正常的,说明 Clojure 引擎在执行时会自动解决这个问题。实际上当两个线程出现竞争而失败时,Clojure 会自动重试其中之一。

原文介绍

Clojure 的另一个优势是并行效率高:

(defn calculate-pixels-2 []
 (let [n (* *width* *height*)
       work (partition (/ n 16) (range 0 n))
       result (pmap (fn [x]
                  (doall (map
                   (fn [p]
                     (let [row (rem p *width*) col (int (/ p *height*))]
                       (get-color (process-pixel (/ row (double *width*)) (/ col (double *height*))))))
                   x)))
                  work)]
   (doall (apply concat result))))

使用 partition 结合 pmap 可以使并发效率达到最大化,也就是 CPU 几乎都消耗在实际计算上,而不是并行的任务管理与上下文切换。Clojure 凭借 partition 对计算进行分区,采取分而治之并对分区计算结果进行合并的思路优化了并发性能。

原文介绍

Clojure 另一个特性是函数链式调用:

;; pipe arg to function
(-> "x" f1) ; "x1"

;; pipe. function chaining
(-> "x" f1 f2) ; "x12"

其中 (-> "x" f1 f2) 等价于 f2(f1("x")),这种描述不仅更简洁清晰,也更接近于实际数学模型。

原文介绍

最后,Clojure 还具备计算安全性,计算过程不会修改已有的数据,因此在神经网络的任何一层的原始值都会保留,每层计算都可以独立运行且函数永远幂等。

Haskell 也有独特的优势,它具有类型推断、惰性求值等特性,被认为更适合用于机器学习。

类型推断即 Haskell 类型都是静态的,如果试图赋予错误的类型会报错。

Haskell 的另一个优势是可以非常清晰的描述数学模型。

想想一般数学模型是怎么描述函数的:

fn =>
 f1 = 1
 f2 = 9
 f3 = 16
 n > 2, fn = 3fn-3 + 2fn-2 + fn-1

一般语言用 if-else 描述等价关系,但 Haskell 可以几乎原汁原味的还原函数定义过程:

solve :: Int -> Interger
solve 1 = 1
solve 2 = 9
solve 3 = 16
solve n = 3 * solve (n - 3) + 2 * solve (n - 2) + solve (n - 1)

这使得阅读 Haskell 代码和阅读数学公式一样轻松。

原文

Haskell 另一个优势是惰性求值,即计算会在真正用到时才进行,而不会在计算前提前消费掉,比如:

let x = [1..]
let y = [2,4 ..]
head (tail tail( (zip x y)))

可以看到,xy 分别是 1,2,3,4,5,6...2,4,6,8... 的无限数组,而 zip 函数将其整合为一个新数组 (1,2),(2,4),(3,6),(4,8)... 这也是无限数组,如果将 zip 函数执行完那么程序就会永远执行下去。但 Haskell 却不会陷入死循环,而是直接输出第一位数字 1。这就是惰性计算的特性,无论数组有多长,只有真正用到某项时才对其进行计算,所以哪怕初始数据量或计算量很大,实际消耗的运算资源只取决于这次计算实际用到的部分。

由于深度学习数据量巨大,惰性求值可以忽略海量数据输入,大大提升计算性能。

3 总结

本文介绍了为什么深度学习更适合使用函数式语言,以及介绍了 Clojure 与 Haskell 语言的共性:安全性、高性能,以及各自独有的特性,证明了为何这两种语言更适合用在深度学习中。

在前端领域说到函数式或函数之美,大部分时候想到的是 Class Component 与 Function Component 的关系,这个理解是较为片面的。通过本文我们可以了解到,函数式的思想与数学表达式思想如出一辙,以写数学公式的思维方式写代码,就是一种较好的函数式编程思路。

函数式应该只有表达式,没有语句,这是因为函数式是为了处理运算而诞生的,因此很适合用在深度学习领域。

本文作者:前端小毛

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