如何在Ubuntu上使用Fortran进行机器学习

在Ubuntu上使用Fortran进行机器学习的基本流程与工具

1. 安装Fortran编译器

Fortran是机器学习实现的基础语言，Ubuntu下首选gfortran（GNU Fortran编译器）。通过以下命令安装最新稳定版：

sudo apt update
sudo apt install gfortran

安装完成后，通过gfortran --version验证安装（需显示版本号，如GNU Fortran (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0）。

2. 配置数值计算与数据处理库

机器学习依赖高效的数值计算和数据存储，需安装以下库：

BLAS/LAPACK：基础线性代数库，用于矩阵运算（如dgemm、dgesv）；
Intel MKL（可选）：优化的数学库，提升计算性能（尤其适合多核CPU）；
HDF5：用于存储大规模数据集（如模型权重、训练数据）。

通过Ubuntu包管理器安装：

sudo apt install libblas-dev liblapack-dev libmkl-dev libhdf5-dev

编译时需链接这些库，例如：

gfortran -o my_program my_program.f90 -lblas -llapack -lmkl_intel_lp64 -lmkl_sequential -lmkl_core -lhdf5
```。


### **3. 选择机器学习框架或工具**
Fortran并非机器学习的主流语言，但有以下工具可简化开发：  
- **neural-fortran**：专为Fortran设计的并行深度学习框架，支持全连接神经网络（Dense）、卷积神经网络（Conv2D）、循环神经网络（LSTM）等架构，提供SGD、Adam、RMSProp等优化器，以及均方误差（MSE）、交叉熵等损失函数。支持从Keras HDF5文件加载预训练模型。  
- **RoseNNa**：将训练好的神经网络（如PyTorch、TensorFlow模型）转换为Fortran/C可调用的库，用于计算流体动力学（CFD）等高性能计算场景，性能优于原生PyTorch（Python）和libtorch（C++）。  
- **FTA（Fortran-Torch-Adapter）**：集成PyTorch的Fortran适配器，允许在Fortran中直接调用PyTorch模型（如ResNet、BERT），适合需要复用现有PyTorch模型的场景。


### **4. 构建与运行机器学习项目**
#### **使用neural-fortran框架**
1. **克隆项目**：  
   ```bash
   git clone https://github.com/modern-fortran/neural-fortran.git
   cd neural-fortran

安装依赖：
使用Conda创建环境并安装HDF5（neural-fortran的必需依赖）：
```
conda create -n nf hdf5
conda activate nf
```

构建项目：
使用fpm（Fortran包管理器）构建优化版本，指定HDF5的头文件和库路径：

fpm build --profile release --flag "-I$CONDA_PREFIX/include -L$CONDA_PREFIX/lib -Wl,-rpath,$CONDA_PREFIX/lib"

运行示例：
执行框架提供的示例程序（如MNIST手写数字分类），验证环境配置是否正确。

使用FTA适配器

安装PyTorch：
在Ubuntu上通过pip安装PyTorch（Python环境）：
```
pip install torch torchvision
```

训练模型：
使用PyTorch训练一个简单的模型（如ResNet18），并保存为.pt文件：

import torch
import torchvision
from torchvision import models

model = models.resnet18(pretrained=True)
torch.save(model.state_dict(), "resnet18.pt")

Fortran调用：
编写Fortran程序，使用FTA加载PyTorch模型并进行推理：

program main
    use torch_wrapper
    implicit none
    CHARACTER(100), TARGET :: model_loc
    TYPE(ftorchmodel) :: model
    INTEGER :: res
    REAL(C_FLOAT) :: input(1, 3, 224, 224) = 1.0  ! 模拟输入数据
    REAL :: output(1, 1000)                      ! ResNet18的输出类别概率
    INTEGER(C_INT) :: use_gpu = 0                ! 0=CPU, 1=GPU

    model_loc = "/path/to/resnet18.pt"
    model = resnet18_new(model_loc, use_gpu)
    res = resnet18_forward(model, input, output)
    print *, "Predicted class:", maxloc(output, dim=2)
    call resnet18_delete(model)
end program main

编译与运行：
使用gfortran编译Fortran程序，链接FTA库：

gfortran -o ftn_ml main.f90 -L/path/to/fta/lib -lftorch -lpython3.10
./ftn_ml
```。

5. 优化与调试技巧

并行计算：若使用gfortran，可通过OpenCoarrays实现并行执行（如矩阵乘法的并行化），提升大规模数据的处理速度；
性能分析：使用gprof或Intel VTune分析Fortran程序的性能瓶颈（如循环优化、内存访问）；
调试工具：使用gdb调试Fortran程序，或通过Valgrind检测内存泄漏。

注意事项

Fortran在机器学习中的生态不如Python、C++完善，建议优先使用Python进行模型训练，再通过FTA或RoseNNa将模型集成到Fortran项目中；
对于复杂的深度学习任务（如Transformer），建议使用专门的框架（如PyTorch、TensorFlow），而非Fortran；
确保Fortran编译器版本与依赖库版本兼容（如gfortran 11+支持C++17标准的库）。

1. 安装Fortran编译器

2. 配置数值计算与数据处理库

使用FTA适配器

5. 优化与调试技巧

注意事项

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