标签 Git 下的文章

初窥dep

Go语言程序组织和构建的基本单元是Package,但Go语言官方却没有提供一款“像样的”Package Management Tool(包管理工具)。随着Go语言在全球范围内应用的愈加广泛,缺少官方包管理工具这一问题变得日益突出。

2016年GopherCon大会后,在Go官方的组织下,一个旨在改善Go包管理的commitee成立了,共同应对Go在package management上遇到的各种问题。经过各种脑洞和讨论后,该commitee在若干月后发布了“Package Management Proposal”,并启动了最有可能被接纳为官方包管理工具的项目dep的设计和开发。2017年年初,dep项目正式对外开放。截至目前,dep发布了v0.1.0版本,并处于alpha测试阶段。

可以说,dep的进展还是蛮快的。按照dep官方说法,dep目前的manifest和lock文件格式已经stable,并保证向后兼容。同时,dep实现了“自举”,即dep使用自己作为自己的包管理工具。由于dep的“特殊身份”,虽然dep离成熟尚远,但dep的进展也吸引了诸多gopher的目光,很多组织已经开始将package management tool迁移为dep,为dep进行早期测试。

这里,我也打算“尝尝鲜”,在本篇文章中和大家一起窥探和试用一下dep。

一、Go包管理的演进历史

1、go get

在管窥dep之前,我们先来简单看看Go语言包管理的演进历史。首当其冲的就是go get。

Go语言新手在初次接触Go语言时会感觉到Go语言的package获取真的是很方便:只需一行go get xxx,github.com上的大量go package就可以随你取用。 但随着对Go语言使用的深入,人们会发现go get给我们带来方便的同时,也带来了不少的麻烦。go get本质上是githg等这些vcs工具的高级wrapper。对于使用git的go package来说,go get的实质就是将package git clone到本地的特定目录下($GOPATH/src),同时go get可以自动解析包的依赖,并自动下载相关依赖包。

go get机制的设计很大程度上源于Google公司内部的单一root的代码仓库的开发模式,并且似乎google内部各个project/repository的master分支上的代码都是被认为stable的,因此go get仅仅支持获取master branch上的latest代码,没有指定version、branch或revision的能力。而在Google公司以外的世界里,这样的做法会给gopher带来不便:依赖的第三方包总是在变。一旦第三方包提交了无法正常build或接口不兼容的代码,依赖方立即就会受到影响。

而gopher们又恰恰希望自己项目所依赖的第三方包能受到自己的控制,而不是随意变化。这样,godepgbglide等一批第三方包管理工具出现了。

以应用最为广泛的godep为例。为了能让第三方依赖包“稳定下来”,实现项目的reproduceble build,godep将项目当前依赖包的版本信息记录在Godeps/Godeps.json中,并将依赖包的相关版本存放在Godeps/_workspace中。在编译时(godep go build)godep通过临时修改GOPATH环境变量的方法让go编译器使用缓存在Godeps/_workspace下的项目依赖的特定版本的第三方包,这样保证了项目不再受制于依赖的第三方包的master branch上的latest代码的变动了。

不过,godep的“版本管理”本质上是通过缓存第三方库的某个revision的快照实现的,这种方式依然让人感觉难于管理。同时,通过对GOPATH的“偷梁换柱”的方式实现使用Godeps/_workspace中的第三方库的快照进行编译也无法兼容Go原生编译器,必须使用godep go xxx来进行。

为此,Go进一步引入vendor机制减少gopher在包管理问题上的心智负担

2、vendor机制

Go team也一直在关注Go语言包依赖的问题,尤其是在Go 1.5实现自举的情况下,官方同样在1.5版本中推出了vendor机制。vendor机制是Russ CoxGo 1.5发布前期以一个experiment feature身份紧急加入到go中的(go 1.6脱离experiment身份)。vendor标准化了项目依赖的第三方库的存放位置(不再需要Godeps/_workspace了),同时也无需对GOPATH环境变量进行“偷梁换柱”了,go compiler原生优先感知和使用vendor下缓存的第三方包。

不过即便有了vendor的支持,vendor内第三方依赖包的代码的管理依旧是不规范的,要么是手动的,要么是借助godep这样的第三方包管理工具。目前自举后的Go代码本身也引入了vendor,不过go项目自身对vendor中代码的管理方式也是手动更新,Go自身并未使用任何第三方的包管理工具。

题外话:作为一门语言的标准库,应该是使用这门语言的开发者所使用的所有lib依赖的根依赖。但在go中,go标准库居然还要依赖golang.org/x/目录下的包,既然能被std lib依赖,那么说明其已经成熟,那为何不把x内的stable的库挪到std lib中呢?这点着实让人有些不解。

~/.bin/go18/src/vendor/golang_org/x]$ls
crypto/    net/    text/

从Go官方角度出发,官方go包依赖的解决方案的下一步就应该是解决对vendor下的第三方包如何进行管理的问题:依赖包的分析、记录和获取等,进而实现项目的reproducible build。dep就是用来做这事儿的。

二、dep简介

go package management commitee的牵头人物是微服务框架go-kit作者Peter Bourgon,但当前主导dep开发的是sam boyer,sam也是dep底层包依赖分析引擎-gps的作者。

和其他一些第三方Go包管理工具有所不同,dep在进行active dev前是经过commitee深思熟虑的,包括:featuresuser story等都在事前做了初步设计。如果你拜读这些文档,你可能会觉得解决包依赖问题,还是蛮复杂的。不过,对于这些工具的使用者来说,我们面对的是一些十分简化的交互接口。

1、安装dep

dep是标准的go cli程序,执行一条命令即完成安装:

# go get -u github.com/golang/dep/cmd/dep

# dep help
dep is a tool for managing dependencies for Go projects

Usage: dep <command>

Commands:

  init    Initialize a new project with manifest and lock files
  status  Report the status of the project's dependencies
  ensure  Ensure a dependency is safely vendored in the project
  prune   Prune the vendor tree of unused packages

Examples:
  dep init                          set up a new project
  dep ensure                        install the project's dependencies
  dep ensure -update                update the locked versions of all dependencies
  dep ensure github.com/pkg/errors  add a dependency to the project

Use "dep help [command]" for more information about a command.

在我的测试环境中,go的版本为1.8;dep的版本为commit d31c621c3381b9bebc7c10b1ac7849a96c21f2c3。

注意:由于dep还在active dev过程中且处于alpha测试阶段,因此本文中执行的dep命令、命令行为以及输出结果在后续dep版本中很可能会有变动,甚至是很大变动。

2、dep一般工作流

安装好dep后,我们就来看看使用dep的一般工作流。我们首先准备一个demo程序:

//depdemo/main.go
package main

import (
    "net/http"

    "go.uber.org/zap"

    "github.com/beego/mux"
)

func main() {
    logger, _ := zap.NewProduction()
    defer logger.Sync()
    sugar := logger.Sugar()

    mx := mux.New()
    mx.Handler("GET", "/", http.FileServer(http.Dir(".")))
    sugar.Fatal(http.ListenAndServe("127.0.0.1:8080", mx))
}

a) dep init

如果一个项目要使用dep进行包管理,那么首先需要在这个项目的根下执行dep init。在这里,我们对depdemo进行dep改造。

在depdemo目录下,执行dep init:

# dep init -v
Searching GOPATH for projects...
  Using master as constraint for direct dep github.com/beego/mux
  Locking in master (626af65) for direct dep github.com/beego/mux
Following dependencies were not found in GOPATH. Dep will use the most recent versions of these projects.
  go.uber.org/zap
Root project is "github.com/bigwhite/experiments/depdemo"
 1 transitively valid internal packages
 2 external packages imported from 2 projects
(0)   ✓ select (root)
(1)    ? attempt github.com/beego/mux with 1 pkgs; at least 1 versions to try
(1)        try github.com/beego/mux@master
(1)    ✓ select github.com/beego/mux@master w/1 pkgs
(2)    ? attempt go.uber.org/zap with 1 pkgs; 12 versions to try
(2)        try go.uber.org/zap@v1.4.0
(2)    ✓ select go.uber.org/zap@v1.4.0 w/7 pkgs
(3)    ? attempt go.uber.org/atomic with 1 pkgs; 6 versions to try
(3)        try go.uber.org/atomic@v1.2.0
(3)    ✓ select go.uber.org/atomic@v1.2.0 w/1 pkgs
  ✓ found solution with 9 packages from 3 projects

Solver wall times by segment:
     b-source-exists: 1.090607387s
  b-deduce-proj-root: 288.126482ms
         b-list-pkgs: 131.059753ms
              b-gmal: 114.716587ms
         select-atom:    337.787µs
             satisfy:    298.743µs
         select-root:    292.889µs
            new-atom:    257.256µs
     b-list-versions:     42.408µs
               other:     22.307µs

  TOTAL: 1.625761599s

当前阶段,dep init命令的执行效率的确不高,因此需要你耐心的等待一会儿。如果你的project依赖的外部包很多,那么等待的时间可能会很长。并且由于dep会下载依赖包,对于国内的朋友来说,一旦下载qiang外的包,那么dep可能会“阻塞”在那里!

dep init大致会做这么几件事:

  • 利用gps分析当前代码包中的包依赖关系;
  • 将分析出的项目包的直接依赖(即main.go显式import的第三方包,direct dependency)约束(constraint)写入项目根目录下的Gopkg.toml文件中;
  • 将项目依赖的所有第三方包(包括直接依赖和传递依赖transitive dependency)在满足Gopkg.toml中约束范围内的最新version/branch/revision信息写入Gopkg.lock文件中;
  • 创建root vendor目录,并且以Gopkg.lock为输入,将其中的包(精确checkout 到revision)下载到项目root vendor下面。

执行完dep init后,dep会在当前目录下生成若干文件:

├── Gopkg.lock
├── Gopkg.toml
├── main.go
└── vendor/

我们逐一来看一下:

Gopkg.toml:

[[constraint]]
  branch = "master"
  name = "github.com/beego/mux"

[[constraint]]
  name = "go.uber.org/zap"
  version = "1.4.0"

Gopkg.toml记录了depdemo/main.go的两个direct dependency:mux和zap。通过gps的分析(可以参见上面init执行时输出的详细分析过程日志),dep确定的依赖版本约束为:mux的master分支、zap的1.4.0 version。

生成的Gopkg.lock中则记录了depdemo/main.go在上述约束下的所有依赖的可用的最新版本:

Gopkg.lock:

[[projects]]
  branch = "master"
  name = "github.com/beego/mux"
  packages = ["."]
  revision = "626af652714cc0092f492644e298e5f3ac7db31a"

[[projects]]
  name = "go.uber.org/atomic"
  packages = ["."]
  revision = "4e336646b2ef9fc6e47be8e21594178f98e5ebcf"
  version = "v1.2.0"

[[projects]]
  name = "go.uber.org/zap"
  packages = [".","buffer","internal/bufferpool","internal/color","internal/exit","internal/multierror","zapcore"]
  revision = "fab453050a7a08c35f31fc5fff6f2dbd962285ab"
  version = "v1.4.0"

[solve-meta]
  analyzer-name = "dep"
  analyzer-version = 1
  inputs-digest = "77d32776fdc88e1025460023bef70534c5457bdc89b817c9bab2b2cf7cccb22f"
  solver-name = "gps-cdcl"
  solver-version = 1

vendor目录下,则是lock文件中各个依赖包的本地clone:

# tree -L 2 vendor
vendor
├── github.com
│   └── beego
└── go.uber.org
    ├── atomic
    └── zap

至此,dep init完毕,相关依赖包也已经被vendor,你可以使用go build/install进行程序构建了。

b)、提交Gopkg.toml和Gopkg.lock

如果你对dep自动分析出来的各种约束和依赖的版本没有异议,那么这里就可以将Gopkg.toml和Gopkg.lock作为项目源码的一部分提交到代码库中了。这样其他人在下载了你的代码后,可以通过dep直接下载lock文件中的第三方包版本,并存在vendor里。这样就使得无论在何处,项目构建的依赖库理论上都是一致的,实现reproduceable build。

是否需要提交vendor下的依赖包代码到代码仓库?这取决于你。提交vendor的好处是即便没有dep,也可以实现真正的reproduceable build。但vendor的提交会让你的代码库变得异常庞大,且更新vendor时,大量的diff会影响到你对代码的review。下面的内容我们以不提交vendor为前提。

c)、dep ensure

现在我们的depdemo已经加入了Gopkg.toml和Gopkg.lock。这时,如果你将depdemo clone到你的本地,你还无法进行reproduceable build,因为这时vendor还不存在。这时我们需要执行下面命令来根据Gopkg.toml和Gopkg.lock中的数据构建vendor目录和同步里面的包:

# dep ensure

# ls -F
Gopkg.lock  Gopkg.toml  main.go  vendor/

ensure成功后,你就可以进行reproduceable build了。

我们可以通过dep status查看当前的依赖情况(包括direct and transitive dependency):

# dep status
PROJECT               CONSTRAINT     VERSION        REVISION  LATEST   PKGS USED
github.com/beego/mux  branch master  branch master  626af65   626af65  1
go.uber.org/atomic    *              v1.2.0         4e33664   4e33664  1
go.uber.org/zap       ^1.4.0         v1.4.0         fab4530   fab4530  7

d) 指定约束

dep init生成的Gopkg.toml中的约束是否是我们预期的呢?这个还真不一定。比如:我们将对zap的约束手工改为1.3.0:

//Gopkg.toml
... ...

[[constraint]]
  name = "go.uber.org/zap"
  version = "<=1.3.0"

执行dep ensure后,查看status:

# dep status
PROJECT               CONSTRAINT     VERSION        REVISION  LATEST   PKGS USED
github.com/beego/mux  branch master  branch master  626af65   626af65  1
go.uber.org/atomic    *              v1.2.0         4e33664   4e33664  1
go.uber.org/zap       <=1.3.0         v1.4.0         fab4530   fab4530  7

不过,此时Gopkg.lock中的zap version依旧是v1.4.0,并没有修改。要想更新lock和vendor下的数据,我们需要给ensure加上一个-update参数:

# dep ensure -update

# git diff Gopkg.lock
diff --git a/depdemo/Gopkg.lock b/depdemo/Gopkg.lock
index fce53dc..7fe3640 100644
--- a/depdemo/Gopkg.lock
+++ b/depdemo/Gopkg.lock
@@ -16,12 +16,12 @@
 [[projects]]
   name = "go.uber.org/zap"
   packages = [".","buffer","internal/bufferpool","internal/color","internal/exit","internal/multierror","zapcore"]
-  revision = "fab453050a7a08c35f31fc5fff6f2dbd962285ab"
-  version = "v1.4.0"
+  revision = "6a4e056f2cc954cfec3581729e758909604b3f76"
+  version = "v1.3.0"

 [solve-meta]
   analyzer-name = "dep"
   analyzer-version = 1
-  inputs-digest = "77d32776fdc88e1025460023bef70534c5457bdc89b817c9bab2b2cf7cccb22f"
+  inputs-digest = "b09c1497771f6fe7cdfcf61ab1a026ccc909f4801c08f2c25f186f93f14526b0"
   solver-name = "gps-cdcl"
   solver-version = 1

-update让dep ensure尝试去保证并同步Gopkg.lock和vendor目录下的数据,将Gopkg.lock下的zap的version改为Gopkg.toml下约束的最大值,即v1.3.0,同时更新vendor下的zap代码。

e) 指定依赖

我们也可以直接更新dependency,这将影响Gopkg.lock和vendor下的数据,但Gopkg.toml不会被修改:

# dep ensure 'go.uber.org/zap@<1.4.0'

# git diff
diff --git a/depdemo/Gopkg.lock b/depdemo/Gopkg.lock
index fce53dc..3b17b9b 100644
--- a/depdemo/Gopkg.lock
+++ b/depdemo/Gopkg.lock
@@ -16,12 +16,12 @@
 [[projects]]
   name = "go.uber.org/zap"
   packages = [".","buffer","internal/bufferpool","internal/color","internal/exit","internal/multierror","zapcore"]

-  revision = "fab453050a7a08c35f31fc5fff6f2dbd962285ab"
-  version = "v1.4.0"
+  revision = "6a4e056f2cc954cfec3581729e758909604b3f76"
+  version = "v1.3.0"

 [solve-meta]
   analyzer-name = "dep"
   analyzer-version = 1
-  inputs-digest = "77d32776fdc88e1025460023bef70534c5457bdc89b817c9bab2b2cf7cccb22f"
+  inputs-digest = "3307cd7d5942d333c4263fddda66549ac802743402fe350c0403eb3657b33b0b"
   solver-name = "gps-cdcl"
   solver-version = 1

这种情况下会出现Gopkg.lock中的version不满足Gopkg.toml中约束的情况。这里也让我比较困惑!

三、dep探索

上面的dep使用基本工作流完全可以满足日常包管理的需求了。但对于喜欢求甚解的我来说,必要要探索一下dep背后的行为和原理。

1、dep init的两种不同结果

我们回到depdemo的初始状态,即起点:尚未生成dep metadata file的时刻。我们在两种情况下,分别执行dep init:

  • $GOPATH/src下没有go.uber.org/zap
# dep init -v
Searching GOPATH for projects...
  Using master as constraint for direct dep github.com/beego/mux
  Locking in master (626af65) for direct dep github.com/beego/mux
Following dependencies were not found in GOPATH. Dep will use the most recent versions of these projects.
  go.uber.org/zap
Root project is "github.com/bigwhite/experiments/depdemo"
 1 transitively valid internal packages
 2 external packages imported from 2 projects
... ...

# dep status
PROJECT               CONSTRAINT     VERSION        REVISION  LATEST   PKGS USED
github.com/beego/mux  branch master  branch master  626af65   626af65  1
go.uber.org/atomic    *              v1.2.0         4e33664   4e33664  1
go.uber.org/zap       ^1.4.0         v1.4.0         fab4530   fab4530  7

  • $GOPATH/src下存在go.uber.org/zap
# dep init -v
Searching GOPATH for projects...
  Using master as constraint for direct dep github.com/beego/mux
  Locking in master (626af65) for direct dep github.com/beego/mux
  Using master as constraint for direct dep go.uber.org/zap
  Locking in master (b33459c) for direct dep go.uber.org/zap
  Locking in master (908889c) for transitive dep go.uber.org/atomic
Root project is "github.com/bigwhite/experiments/depdemo"
 1 transitively valid internal packages
 2 external packages imported from 2 projects
... ...

# dep status
PROJECT               CONSTRAINT     VERSION        REVISION  LATEST   PKGS USED
github.com/beego/mux  branch master  branch master  626af65   626af65  1
go.uber.org/atomic    *              branch master  908889c   4e33664  1
go.uber.org/zap       branch master  branch master  b33459c   b33459c  7

不知道大家发现两种情况下生成的结果的异同与否。我们只看两个dep status输出中的zap一行:

go.uber.org/zap       ^1.4.0         v1.4.0         fab4530   fab4530  7

vs.

go.uber.org/zap       branch master  branch master  b33459c   b33459c  7

dep自动分析后得到截然不同的两个结果。

第一种情况,我们称之为dep init的network mode,即dep发现本地GOPATH下面没有zap,于是dep init通过network到upstream上查找zap,并“Dep will use the most recent versions of these projects”,即v1.4.0版本。

第二种情况,我们称之为dep init的GOPATH mode, 即dep发现本地GOPATH下面存在zap,于是dep init认定“Using master as constraint for direct dep go.uber.org/zap”,即master branch。

至于为何GOPATH mode下,dep init会选择master,我个人猜测是因为dep觉得既然你本地有zap,那很大可能zap master的稳定性是被你所接受了的。在“dep: updated command spec”中,似乎dep init打算通过增加一个-gopath的flag来区分两种工作模式,并将network mode作为默认工作mode。但目前我所使用的dep版本还没有实现这个功能,其默认工作方式依旧是先GOPATH mode,如果没有找到依赖包的存在,则针对该包实施network mode。

从这里也可以看得出来,对于dep init 输出的约束,你最好还是检视一下,看是否能接受,否则就通过上面提到的“指定约束”来更正dep的输出。

2、dep对项目的依赖包的cache

在进行上面的试验中,我们发现:在本地GOPATH/src下面没有zap的情况下,dep似乎是直接将zap get到本地vendor目录的,而不是先get到GOPATH/src下,在copy到vendor中。事实是什么样的呢?dep的确没有操作GOPATH/src目录,因为那是共享的。dep在$GOPATH/pkg/dep/sources下留了一块“自留地”,用于cache所有从network上下载的依赖包:

# ls -F $GOPATH/pkg/dep/sources/
https---github.com-beego-mux/  https---github.com-uber--go-atomic/  https---github.com-uber--go-zap/

# ls -aF /root/go/pkg/dep/sources/https---github.com-uber--go-zap
./             buffer/            config_test.go   field.go       .gitignore      http_handler.go       LICENSE.txt           options.go          sugar.go       writer.go
../            CHANGELOG.md       CONTRIBUTING.md  field_test.go  glide.lock      http_handler_test.go  logger_bench_test.go  README.md           sugar_test.go  writer_test.go
array.go       check_license.sh*  doc.go           flag.go        glide.yaml      internal/             logger.go             .readme.tmpl        time.go        zapcore/
array_test.go  common_test.go     encoder.go       flag_test.go   global.go       level.go              logger_test.go        stacktrace.go       time_test.go   zapgrpc/
benchmarks/    config.go          encoder_test.go  .git/          global_test.go  level_test.go         Makefile              stacktrace_test.go  .travis.yml    zaptest/

dep对于依赖包的所以git请求均在这个缓存目录下进行。

3、 vendor flatten平坦化

go在1.5加入vendor机制时,是考虑到“钻石形依赖”中存在同一个依赖包的不同版本的。我们来看看dep是否支持这一点。我们设计了一个试验:

img{512x368}

我们建立一个这样的“钻石形”试验环境,foo依赖ab两个包,而a、b两个包分别依赖f的不同版本(通过在a、b中的Gopkg.toml声明这种约束,见图中标注)。

下面是foo项目下面的main.go:

// foo/main.go

package main

import "bitbucket.org/bigwhite/b"
import "bitbucket.org/bigwhite/a"

func main() {
    a.CallA()
    b.CallB()
}

未引入dep前,我们来运行一下该代码:

$go run main.go
call A: master branch
   --> call F:
    call F: v1.1.0
   --> call F end
call B: master branch
   --> call F:
    call F: v2.0.1
   --> call F end

可以看到同样是f包的输出,由于a、b分别依赖f的不同版本,因此输出不同。

我们对foo进行一个dep 分析,看看dep给了我们什么结果:

$dep init -v
Searching GOPATH for projects...
  Using master as constraint for direct dep bitbucket.org/bigwhite/a
  Locking in master (9122a5d) for direct dep bitbucket.org/bigwhite/a
  Using master as constraint for direct dep bitbucket.org/bigwhite/b
  Locking in master (2415845) for direct dep bitbucket.org/bigwhite/b
  Locking in master (971460c) for transitive dep bitbucket.org/bigwhite/f
Root project is "Foo"
 1 transitively valid internal packages
 2 external packages imported from 2 projects
 ... ...

No versions of bitbucket.org/bigwhite/b met constraints:
    master: Could not introduce bitbucket.org/bigwhite/b@master, as it has a dependency on bitbucket.org/bigwhite/f with constraint ^2.0.0, which has no overlap with existing constraint ^1.1.0 from bitbucket.org/bigwhite/a@master
    v2.0.0: Could not introduce bitbucket.org/bigwhite/b@v2.0.0, as it is not allowed by constraint master from project Foo.
    v1.0.0: Could not introduce bitbucket.org/bigwhite/b@v1.0.0, as it is not allowed by constraint master from project Foo.
    master: Could not introduce bitbucket.org/bigwhite/b@master, as it has a dependency on bitbucket.org/bigwhite/f with constraint ^2.0.0, which has no overlap with existing constraint ^1.1.0 from bitbucket.org/bigwhite/a@master

dep init运行失败。由于a依赖的f@^1.1.0和b依赖的f@^2.0.0两个约束之间没有交集,无法调和,dep无法solve这个依赖,于是init failed!

但失败背后还有一层原因,那就是dep的设计要求flatten vendor,即使用dep的项目只能有一个root vendor,所以直接依赖或传递依赖的包中包含vendor的,vendor目录也都会被strip掉。这样一旦依赖包中存在带有冲突的约束,那么dep init必将失败。

四、小结

dep一个重要feature就是支持semver 2.0规范,不过semver的规则好多,不是这里能说清楚的,大家可以到semver官方站细读规则,或者在npm semver calculator这个站点直观感受semver规则带来的变化。

dep试验告一段落。从目前来看,dep已经进入可用阶段,建议有条件的童鞋能积极的使用dep,并为dep进行前期测试,发现问题提issue,为dep的快速完善出出力。

depdemo的代码在这里;a, b,f包的代码在这里这里这里

五、参考资料


微博:@tonybai_cn
微信公众号:iamtonybai
github.com: https://github.com/bigwhite

TensorFlow入门:零基础建立第一个神经网络

首先,我不得不承认这篇文章有些标题党的味道^0^,但文章还是要继续写下去,备忘也好,能帮助到一些人也好。

2016小结的时候,我说过:2017年要了解一些有关机器学习人工智能(以下简称AI)方面的技术。如果有童鞋问:Why?我会告诉你:跟风。作为技术人,关注和紧跟业界最前沿的技术总是没错的。

2016年被业界普遍认为是AI这一波高速发展的元年,当然DeepMindAlphaGo在这方面所起到的作用是功不可没的。不过人工智能并未仅仅停留在实验室,目前可以说人工智能已经深入到我们生活中的方方面面,比如:电商的精准个性化商品推荐、手机上安装的科大讯飞的中文语音识别引擎以及大名鼎鼎的Apple的siri等。只是普通老百姓并没有意识到这一点,或者说当前AI的存在和运行形式与大家传统思想中的“AI”还未到形似的地步,再或者当前AI的智能程度还未让人们感觉到AI时代的到来。

人工智能是当前的技术风口,也是投资风口。不过,人工智能技术与普通的IT技术不同的地方在于其背后需要大量且有一定深度的数学理论知识,有门槛,并且门槛较高,这会让普通程序员望而却步的。还好有国际大公司,比如:Google、Facebook等在努力在降低这一门槛,让人工智能技术更加接地气,让更多从事IT领域的人能接触到AI,并思考如何利用AI解决实际问题。Google的TensorFlow应该就是在这样的背景下诞生的。

这里并不打算介绍TensorFlow是什么,其原理是什么(因为目前我也不知道),只是利用TensorFlow简简单单地建立起一个神经网络模型,带着大家感性的认知一下什么是AI。本文特别适合那些像我一样,从未接触过AI,但又想感性认识AI的程序员童鞋们。

一、由来

和AI门外的程序员童鞋一样,想窥探AI的世界已久,但苦于没有引路人,一直在门外徘徊。直到看到martin gorner的那篇《TensorFlow and deep learning, without a PhD》。在这篇文章中,martin已经将利用TensorFlow建立并一步步训练优化一个神经网络的门槛降低到了最简化的程度了。不过即便这样,把martin所使用这个环境搭建起来(文中虽然有详细步骤),可能依旧会遇到一些问题,本文的目的之一就是帮助你迈过这“最后一公里”。

二、搭建环境

我所使用的环境是一台think center x86_64物理机,安装的是ubuntu 16.04.1。相关软件版本:

$ python
Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10)   

$ git version
git version 2.7.4

按照教程中INSTALL.txt中的步骤,我们需要安装依赖软件:

$ sudo  apt-get install python3
正在读取软件包列表... 完成
正在分析软件包的依赖关系树
正在读取状态信息... 完成
python3 已经是最新版 (3.5.1-3)。
升级了 0 个软件包,新安装了 0 个软件包,要卸载 0 个软件包,有 203 个软件包未被升级。

$ sudo apt-get install python3-matplotlib
python3-matplotlib 已经是最新版 (1.5.1-1ubuntu1)。

$sudo apt-get install python3-pip
python3-pip 已经是最新版 (8.1.1-2ubuntu0.4)。

$ pip3 install --upgrade tensorflow
Collecting tensorflow
  Downloading tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl (43.1MB)
... ...
Installing collected packages: numpy, six, wheel, setuptools, protobuf, tensorflow
Successfully installed numpy-1.11.0 protobuf setuptools-20.7.0 six-1.10.0 tensorflow wheel-0.29.0

我们看到安装的TensorFlow是0.12.1版本,这应该是TensorFlow发布1.0版本前的最后一个Release版了。

下载Martin的教程代码:

$ mkdir -p ~/test/tensorflow

$ git clone https://github.com/martin-gorner/tensorflow-mnist-tutorial.git
正克隆到 'tensorflow-mnist-tutorial'...
remote: Counting objects: 271, done.
remote: Total 271 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 271
接收对象中: 100% (271/271), 95.01 KiB | 46.00 KiB/s, 完成.
处理 delta 中: 100% (171/171), 完成.
检查连接... 完成。

我使用的tutorial的revision是:commit a9eb2bfcd74df4d7f3891d5403468d87547320e8。

三、建立并训练识别手写数字的神经网络

万事俱备,只差执行。

一起来建立我们的第一个神经网络:

$cd ~/test/tensorflow/tensorflow-mnist-tutorial
$ ls
cloudml          LICENSE                                mnist_2.2_five_layers_relu_lrdecay_dropout.py  mnist_4.1_batchnorm_five_layers_relu.py  tensorflowvisu_digits.py
CONTRIBUTING.md  mnist_1.0_softmax.py                   mnist_3.0_convolutional.py                     mnist_4.2_batchnorm_convolutional.py     tensorflowvisu.mplstyle
data             mnist_2.0_five_layers_sigmoid.py       mnist_3.1_convolutional_bigger_dropout.py      __pycache__                              tensorflowvisu.py
INSTALL.txt      mnist_2.1_five_layers_relu_lrdecay.py  mnist_4.0_batchnorm_five_layers_sigmoid.py     README.md                  

$ python3 mnist_1.0_softmax.py
/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/font_manager.py:273: UserWarning: Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment.
  warnings.warn('Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment.')
/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/font_manager.py:273: UserWarning: Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment.
  warnings.warn('Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment.')

Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Traceback (most recent call last):
  File "mnist_1.0_softmax.py", line 80, in <module>
    datavis = tensorflowvisu.MnistDataVis()
  File "/home/tonybai/test/tensorflow/tensorflow-mnist-tutorial/tensorflowvisu.py", line 166, in __init__
    self._color4 = self.__get_histogram_cyclecolor(histogram4colornum)
  File "/home/tonybai/test/tensorflow/tensorflow-mnist-tutorial/tensorflowvisu.py", line 160, in __get_histogram_cyclecolor
    colors = clist.by_key()['color']
AttributeError: 'Cycler' object has no attribute 'by_key'

出错了!

这里要注意的是:初次建立时,程序会首先从MNIST dataset下载训练数据文件,这里需要等待一段时间,千万别认为是程序出现什么hang住的异常情况。

之后的AttributeError才是真正的出错了!直觉告诉我是课程程序依赖的某个第三方库版本的问题,但又不知道是哪个库,于是我用临时处理方案fix it:

//tensorflowvisu.py
         #self._color4 = self.__get_histogram_cyclecolor(histogram4colornum)
         #self._color5 = self.__get_histogram_cyclecolor(histogram5colornum)
         self._color4 = '#CFF57F'
         self._color5 = '#E6C54A'

我把出错的调用注释掉,用hardcoding的方式直接赋值了两个color。

再次运行这个模型,我们终于看到那个展示训练过程的“高大上”的窗口弹了出来:

img{512x368}

运行一段时间后,当序号递增到2001时,程序hang住了。最初我以为是程序又出了错,最后在Martin的解释下,我才明白原来是训练结束了。在mnist_1.0_softmax.py文件末尾,我们可以看到这样一行注释:

# final max test accuracy = 0.9268 (10K iterations). Accuracy should peak above 0.92 in the first 2000 iterations.

这里告诉我们对神经网络的训练会进行多少次iterations。mnist_1.0_softmax.py需要2000次。tensorflow-mnist-tutorial下的每个训练程序文件末尾都有iteration次数,只不过有的说明简单些,有些复杂些罢了。

另外一个issue中,Martin也回应了上面的error问题,他的solution是:

pip3 install --upgrade matplotlib

我实测后,发现问题的确消失了!

四、小结

识别手写数字较为简单,采用softmax都可以将识别率训练到92%左右。采用其他几个模型,比如:mnist_4.1_batchnorm_five_layers_relu.py,可以将识别准确率提升到98%,甚至更高。

将这个教程运行起来的第一感觉就是AI真的很“高大上”,看着刷屏的日志和不断变化的UI,真有些科幻大片的赶脚,看起来也让你感觉心旷神怡。

不过目前仅仅停留在感性认知,深入理解TensorFlow背后的运行原理以及训练模型背后的理论才算是真正入门,这里仅仅是在AI领域迈出的一小步罢了^0^。

如发现本站页面被黑,比如:挂载广告、挖矿等恶意代码,请朋友们及时联系我。十分感谢! Go语言第一课 Go语言精进之路1 Go语言精进之路2 Go语言编程指南
商务合作请联系bigwhite.cn AT aliyun.com

欢迎使用邮件订阅我的博客

输入邮箱订阅本站,只要有新文章发布,就会第一时间发送邮件通知你哦!

这里是 Tony Bai的个人Blog,欢迎访问、订阅和留言! 订阅Feed请点击上面图片

如果您觉得这里的文章对您有帮助,请扫描上方二维码进行捐赠 ,加油后的Tony Bai将会为您呈现更多精彩的文章,谢谢!

如果您希望通过微信捐赠,请用微信客户端扫描下方赞赏码:

如果您希望通过比特币或以太币捐赠,可以扫描下方二维码:

比特币:

以太币:

如果您喜欢通过微信浏览本站内容,可以扫描下方二维码,订阅本站官方微信订阅号“iamtonybai”;点击二维码,可直达本人官方微博主页^_^:
本站Powered by Digital Ocean VPS。
选择Digital Ocean VPS主机,即可获得10美元现金充值,可 免费使用两个月哟! 著名主机提供商Linode 10$优惠码:linode10,在 这里注册即可免费获 得。阿里云推荐码: 1WFZ0V立享9折!


View Tony Bai's profile on LinkedIn
DigitalOcean Referral Badge

文章

评论

  • 正在加载...

分类

标签

归档



View My Stats