Spark深度学习项目教程

Spark深度学习项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

spark-deep-learning/
├── docs/
│   └── ...
├── sparkdl/
│   ├── __init__.py
│   ├── horovod_runner.py
│   └── ...
├── tests/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

目录结构介绍

• docs/: 包含项目的文档文件，通常是Markdown或HTML格式的文档。
• sparkdl/: 核心代码目录，包含项目的Python模块和主要功能实现。
  • __init__.py: 初始化文件，用于定义模块的初始化逻辑。
  • horovod_runner.py: 包含HorovodRunner类的实现，用于分布式深度学习训练。
• tests/: 包含项目的测试代码，用于确保代码的正确性和稳定性。
• .gitignore: Git忽略文件，定义了哪些文件或目录不需要被Git版本控制系统追踪。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，通常是Apache 2.0许可证。
• README.md: 项目的说明文件，通常包含项目的简介、安装指南、使用说明等内容。
• setup.py: Python项目的安装脚本，用于定义项目的依赖和安装方式。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是setup.py，它是一个标准的Python安装脚本，用于定义项目的依赖和安装方式。通过运行setup.py，可以安装项目的所有依赖并启动项目。

setup.py 文件内容概览

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='spark-deep-learning',
    version='1.6.0',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        # 依赖列表
    ],
    entry_points={
        'console_scripts': [
            # 命令行脚本入口
        ],
    },
)

启动方式

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/databricks/spark-deep-learning.git
   

2. 进入项目目录：

   cd spark-deep-learning
   

3. 安装项目依赖：

   python setup.py install
   

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过环境变量或命令行参数来配置项目的行为。例如，可以通过设置np参数来控制HorovodRunner的并行进程数。

配置示例

假设你想要在本地运行HorovodRunner，可以使用以下命令：

python -m sparkdl.horovod_runner --np -1

这里的--np -1表示在本地启动一个HorovodRunner实例，用于调试和测试。

配置参数说明

• np: 控制并行进程数。
  • np < 0: 在本地启动-np个并行进程。
  • np > 0: 在集群上启动np个并行进程。
  • np = 0: 使用集群上所有可用的任务槽（不推荐）。

通过这些配置，你可以灵活地调整项目的行为，以适应不同的运行环境和需求。