Ubuntu如何利用Fortran进行机器学习算法实现

Ubuntu下用Fortran实现机器学习的可行路径

在Ubuntu上，用Fortran实现机器学习可从三条主线入手：纯Fortran手写数值核心（如线性回归/逻辑回归/矩阵分解）、调用高性能数值库（如BLAS/LAPACK、NAG Fortran Numerical Library）、与Python协同（用f2py封装Fortran内核，上层用scikit-learn做数据处理与验证）。Fortran在数值计算与HPC场景中长期占优，适合实现性能敏感的底层算法与训练循环；而Python在数据管道、实验管理与深度学习生态上更便捷，二者结合能兼顾性能与效率。

环境与工具链

• 编译器与并行
  • 安装编译器与并行库：sudo apt-get install gfortran libomp-dev mpich。
  • OpenMP并行：编译加**-fopenmp**；MPI并行：用mpif90链接，运行时用mpiexec -n 4 ./app。
• 数值库
  • 基础线性代数：BLAS/LAPACK（Ubuntu可装libblas-dev liblapack-dev），适合矩阵分解、最小二乘、特征值等基础运算。
  • 商用增强：NAG Fortran Numerical Library，覆盖优化、统计与机器学习、线性代数等大量高质量例程，多语言可调用。
• 工程化
  • 多文件工程建议配Makefile，用gfortran分步编译/链接，便于维护与增量构建。

示例一 纯Fortran实现逻辑回归

下面示例演示用SGD训练二分类逻辑回归，数据按行存储（特征在前，标签在最后一列），使用BLAS的ddot与saxpy完成向量内积与更新（需链接**-lblas**）。

• 编译与运行
  • 编译：gfortran -O3 -fopenmp -o logreg logreg.f90 -lblas
  • 运行：生成数据后执行**./logreg**
• 关键要点
  • 特征与标签均用real(kind=8)；学习率eta、正则化lambda、迭代次数nepoch可调。
  • 使用OpenMP并行化样本循环（注意对临时变量的private化与原子/归约策略，避免数据竞争）。

! logreg.f90
program logreg
  implicit none
  integer, parameter :: dp = kind(1.0d0)
  integer :: n, d, i, j, nepoch, seed_size
  real(dp), allocatable :: X(:,:), y(:), w(:), grad(:)
  real(dp) :: eta, lambda, loss, pred, z
  real(dp) :: t0, t1
  integer :: seed(33)

  ! 1) 生成可复现数据：n=10000, d=20
  n = 10000;
     d = 20
  allocate(X(n,d), y(n), w(d), grad(d))
  call random_seed(size=seed_size)
  seed = 12345
  call random_seed(put=seed)
  call random_number(X)
  X = X*4.0 - 2.0
  ! y = sign(x1 + x2 + noise)
  y = tanh(X(:,1) + X(:,2) + 0.2*randn(n))  ! 近似二分类标签
  y = merge(1.0_dp, -1.0_dp, y >
     0.0_dp)

  ! 2) 初始化参数
  w = 0.0_dp
  eta = 0.01_dp
  lambda = 0.01_dp
  nepoch = 50

  ! 3) 训练
  call cpu_time(t0)
  !$omp parallel private(i,j,z,pred,grad) shared(X,y,w,eta,lambda,n,d)
  !$omp do
  do epoch = 1, nepoch
    grad = 0.0_dp
    !$omp do reduction(+:grad)
    do i = 1, n
      z = dot_product(X(i,:), w)
      pred = 1.0_dp / (1.0_dp + exp(-z))
      ! 梯度：1/n * X_i * (pred - y_i) + lambda * w
      grad = grad + (pred - y(i)) * X(i,:)
    end do
    !$omp end do
    grad = grad / n + lambda * w
    w = w - eta * grad
  end do
  !$omp end do
  !$omp end parallel
  call cpu_time(t1)

  ! 4) 评估损失
  loss = 0.0_dp
  do i = 1, n
    z = dot_product(X(i,:), w)
    pred = 1.0_dp / (1.0_dp + exp(-z))
    loss = loss + log(1.0_dp + exp(-y(i)*z))
  end do
  loss = loss / n + 0.5_dp * lambda * sum(w*w)

  print '(A,F12.6)', 'Training time(s): ', t1 - t0
  print '(A,F12.6)', 'Final loss:       ', loss
  print '(A,*(F10.6))', 'Weights: ', w

  deallocate(X, y, w, grad)
end program logreg

示例二 调用外部数值库与工程化

• 调用BLAS/LAPACK
  • 典型做法：用DGESV解线性系统、DGELSD做最小二乘、DSYEV求特征值；编译时链接**-llapack -lblas**。
  • 优势：成熟稳定、性能优化充分，适合实现线性回归正规方程、PCA等基础算法。
• 使用NAG Fortran Numerical Library
  • 覆盖优化（LP/NLP/QP）、统计与机器学习、线性代数等，接口规范、文档完备，适合对鲁棒性与性能有更高要求的生产代码。
• 工程化与并行
  • 多文件/多模块用Makefile管理编译与依赖；CPU密集循环用OpenMP加速，多机/多核用MPI扩展。

示例三 与Python协同 f2py封装与验证

• 封装步骤
  • 安装：pip install numpy f2py。
  • 将上面的训练核心（如sgd_step）放入模块，用f2py -c -m logregf logreg.f90 -lblas生成模块。
• Python端调用与对比
  • 用scikit-learn训练同款逻辑回归，比较参数/损失/速度，便于验证正确性与做基准测试。
  • 适合把Fortran当“计算内核”，Python负责数据IO、预处理、实验管理、可视化。

# test_f2py.py
import numpy as np
from logregf import logreg  # 由f2py生成
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import log_loss

# 生成与Fortran一致的数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(10000, 20) * 4.0 - 2.0
y = np.tanh(X[:,0] + X[:,1] + 0.2*np.random.randn(10000)) >
 0
y = y.astype(float) * 2.0 - 1.0  # 转为{
-1,1}


# 标准化
scaler = StandardScaler().fit(X)
X = scaler.transform(X)

# 调用Fortran训练
w0 = np.zeros(X.shape[1])
eta, lam, nepoch = 0.01, 0.01, 50
w_f = logreg(X, y, w0, eta, lam, nepoch)  # 需按f2py签名传参

# 用sklearn做基准
clf = LogisticRegression(fit_intercept=False, C=1.0/(lam*nepoch), solver='lbfgs', max_iter=200)
clf.fit(X, (y+1)//2)  # 转为{
0,1}
    
w_sk = clf.coef_.ravel()

print('Fortran weights (first 5):', w_f[:5])
print('sklearn weights (first 5):', w_sk[:5])
pred = 1.0 / (1.0 + np.exp(-X.dot(w_f)))
print('Fortran final loss:', log_loss((y+1)//2, pred))

性能与工程建议

• 优先把性能热点（如矩阵乘/分解、梯度计算、稀疏更新）放到Fortran，外层用Python做数据管道与实验管理。
• 合理设置线程数（OMP_NUM_THREADS）与进程数（MPI），避免资源争用；I/O与日志尽量异步化。
• 数值稳定性：控制学习率、使用正则化、对输入做标准化，必要时采用线搜索/自适应步长。
• 版本与可复现性：固定随机种子、记录编译器与库版本、保存模型与参数，便于回归与复现实验。

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