README

状态:

Rindow 神经网络库是深度学习的高级神经网络库。

概述

类似于 Python 中的 Keras，您可以使用 PHP 轻松编写网络模型。

网站

• Rindow 项目: https://rindow.github.io/
• Rindow 神经网络: https://rindow.github.io/neuralnetworks

加速

外部库 rindow-matlib 和 OpenBLAS 可用于以接近 TensorFlow CPU 版本的计算速度进行计算。在笔记本电脑上训练的模型可在流行的网站托管服务上使用。深度学习也支持流行的 PHP 网站托管服务。

GPU 加速

它支持使用 OpenCL 的 GPU 加速。如果它们支持 OpenCL，您还可以使用 nvidia 以外的 GPU。它还可以与安装在笔记本电脑中的集成 GPU 一起使用。

链接库

• Rindow Math Matrix: 科学计算库
• Rindow Matlib: 适用于机器学习的快速矩阵计算库
• OpenBLAS: 快速矩阵算术库
• Rindow Math Plot: 可视化机器学习结果
• OpenCL: GPU 计算编程接口
• CLBlast: 使用 OpenCL 的高速矩阵计算库

所需环境

• PHP 8.1, 8.2, 8.3
• 对于 PHP 7.x, 8.0 环境，请使用 1.x 版本。

安装

请使用 Composer 进行安装。

$ composer require rindow/rindow-neuralnetworks
$ composer require rindow/rindow-math-plot

如果您直接使用，将需要花费时间来学习。为了提高速度，我们强烈建议您安装高速计算库。

请设置外部库。

预构建的二进制文件

• Rindow-matlib: https://github.com/rindow/rindow-matlib/releases
• OpenBLAS: https://github.com/OpenMathLib/OpenBLAS/releases

请根据您的环境进行设置。有关详细说明，请点击这里。

$ composer require rindow/rindow-math-matlibffi

内存扩展

根据您使用的数据量，您可能需要增加 PHP 使用的最大内存量。

特别是当处理图像数据时，样本数据量变得巨大，需要比预期更多的内存容量。

例如，按照以下方式更改 php.ini 中的 memory_limit。

memory_limit = 8G

模型描述

示例目录提供了简单图像学习的源代码。

请按以下方式运行

$ RINDOW_MATH_PLOT_VIEWER=/path/to/viewer
$ export RINDOW_MATH_PLOT_VIEWER
$ mkdir samples
$ cd samples
$ cp ../vendor/rindow/rindow-neuralnetworks/samples/basic-image-clasification.php .
$ php basic-image-clasification.php

*请指定 RINDOW_MATH_PLOT_VIEWER 的适当查看器。

如果正确执行，将显示学习过程的图表。

GPU/OpenCL 支持

请下载二进制文件。

• CLBlast: https://github.com/CNugteren/CLBlast/releases

根据您的环境设置二进制文件。详细说明请见https://github.com/rindow/rindow-math-matrix-matlibffi/

请设置环境变量。

$ RINDOW_NEURALNETWORKS_BACKEND=rindowclblast::GPU
$ export RINDOW_NEURALNETWORKS_BACKEND
$ cd samples
$ php basic-image-classification.php

对于 RINDOW_NEURALNETWORKS_BACKEND，您不仅可以指定名称，如 rindowclblast，还可以指定 OpenCL 设备类型以及一系列 Platform-ID 和 Device-ID。例如，"rindowclblast::GPU" 或 "rindowclblast::0,0"。