使用DJL和Spring Boot实现深度学习：Spring Boot机器学习源码实例

最新推荐文章于 2024-12-31 16:52:54 发布

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文章标签： spring boot 深度学习机器学习机器学习-深度学习

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本文介绍如何结合DJL（Deep Java Library）和Spring Boot来实现深度学习任务。通过添加DJL依赖，创建Spring Boot应用，定义深度学习模型，并构建控制器，可以实现一个图像分类的应用。示例中，ImageClassifier类加载模型并提供分类功能，而Spring Boot控制器使得图像分类可通过HTTP请求调用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在本文中，我们将探讨如何使用DJL（Deep Java Library）和Spring Boot框架结合起来实现深度学习任务。DJL是由亚马逊AWS开源的一个适用于Java开发者的深度学习库。借助于Spring Boot的便捷性和DJL的强大功能，我们可以快速搭建一个深度学习应用程序，并进行训练和推理。

安装和配置DJL

首先，我们需要在项目中添加DJL的依赖。可以通过Maven或Gradle将以下依赖添加到项目的构建文件中：

<dependency>
    <groupId>ai.djl</groupId>

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使用Java和Spring Boot进行机器学习应用开发

syntax_api860的博客

09-25

193

Java是一种广泛使用的编程语言，而Spring Boot是一个流行的Java框架，用于构建独立的、基于Spring的应用程序。然后，我们使用deeplearning4j库构建一个多层感知器模型，并使用数据集训练该模型。在预测方法中，我们将输入数据转换为INDArray对象，并使用训练好的模型进行预测。在该类中，我们将使用deeplearning4j库来构建一个简单的多层感知器模型，并使用训练好的模型来进行预测。这个数据集包含了几种不同类型的鸢尾花的测量数据，我们将根据这些数据来预测鸢尾花的类别。

java-springboot基于机器学习得心脏病预测系统的设计与实现-计算机毕业设计

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基于机器学习得心脏病预测系统前台主要功能有心脏疾病详情功能、报警功能、预警报警功能、心脏疾病上报功能、监测与监测个性化功能、预警功能等等。后台主要包括心脏疾病管理、心脏疾病预警、心脏疾病分类管理、心脏疾病数据预测管理、异常监测管理、账户管理、上报管理等等。总之,系统的心脏病预测平台模块主要由登录模块、首页门户模块、心脏数据集管理功能、心脏疾病预测功能、心脏疾病心脏病数据、心脏疾病数据录入、专家咨询、安全管理、系统管理等等。4.心脏病员根据不同情况对数据指标分析,对异常心脏疾病进行报警通知。

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detection:spring boot部署深度学习模型

05-11

## Introduction对象检测管理系统，它实际上是一个带有Spring Boot，Thymeleaf和bootstrap的简单Web应用程序。中文博客： : ##如何使用将其克隆到本地设备上，运行DetectionApplication.class，通过浏览器访问此地址：/ detectImage，然后将图像URL粘贴到输入框中，然后提交。＃＃例子

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spring boot demo 是一个用来深度学习并实战 spring boot 的项目

04-22

该项目已成功集成 actuator(监控)、admin(可视化监控)、logback(日志)、aopLog(通过AOP记录web请求日志)、统一异常处理(json级别和页面级别)、freemarker(模板引擎)、thymeleaf(模板引擎)、Beetl(模板引擎)、Enjoy(模板引擎)、JdbcTemplate(通用JDBC操作数据库)、JPA(强大的ORM框架)、mybatis(强大的ORM框架)、通用Mapper(快速操作Mybatis)、PageHelper(通用的Mybatis分页插件)、mybatis-plus(快速操作Mybatis)、BeetlSQL(强大的ORM框架)、upload(本地文件上传和七牛云文件上传)、redis(缓存)、ehcache(缓存)、email(发送各种类型邮件)、task(基础定时任务)、quartz(动态管理定时任务)、xxl-job(分布式定时任务)、swagger(API接口管理测试)、security(基于RBAC的动态权限认证)、SpringSession(Session共享)、Zookeeper(结合AOP实现分布式锁)、Ra

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工作中，大部分都是使用Python和机器学习库进行建模，但是线上环境基本上都是Java开发的，所以如何将我们训练好的模型部署到线上始终是一个问题。PMML就是针对这一问题的解决办法。1．PMML概述PMML全称预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language)，利用XML描述和存储数据挖掘模型，是一个已经被W3C所接受的标准。MML是一种基于XML的语言，用来定义...

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springboot 实现机器学习_SpringBoot机器学习源码：使用DJL（深度Java库）和Spring Boot实现深度学习 | AWS开源博客...

weixin_28812983的博客

01-14

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通过Deep Java Library(DJL)和Spring Boot进行机器学习是一种简单而强大的方法，通过DJL提供的便捷抽象层将现有的微服务技术堆栈Spring Boot与MXNet，PyTorch和Tensorflow等最成熟的深度学习框架相结合。在此博客文章中，我们将演示Java用户如何使用Spring Boot StarterforDeep Java Library(DJL)将...

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01-14

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springboot 实现机器学习_AWS 专家教你使用 Spring Boot 和 DJL ，轻松搭建企业级机器学习微服务！...

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11-12

472

作者 |Qing Lan，Mikhail Shapirov责编 | Carol封图 | 优快云下载自视觉中国出品 | 优快云云计算(ID：优快云cloud)许多AWS云服务的用户，无论是初创企业还是大公司，都在逐步将机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 任务搭载在他们已有产品之上。大量的机器学习任务应用在商业和工业领域，例如应用在图像和视频中的目标检测，文档中的情感分析，...

【内含代码】Spring Boot整合深度学习框架DJL

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12-31

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“Deep Java Library是一个用于处理大规模数据处理和分析的强大工具包，它提供了丰富的数据结构和算法实现，支持高效的并行计算和分布式处理。Deep Java Library的设计目标是简化大规模数据处理任务的复杂性，提供高性能的计算能力，同时保持代码的简洁性和可读性。将Spring Boot与Deep Java Library整合使用，可以带来多方面的技术优势。首先，Spring Bo...

SpringBoot整合DJL

为一个人走几座城

07-23

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通过DJL框架可以实现算法Java化，当然这也并不是说完全可以取代，但是当前大多数场景还是可以兼容的，尤其是有关Paddlepaddle，Tensorflow，Pytorch等模型支持还是比较好的，DJL社区活跃度目前相对也比较高。在和SpringBoot整合过程中，需要特别注意以下一个问题： <dependency> <groupId>ai.djl</groupId> <artifactId>api</artifactId> &lt

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SpringBoot+DJL集成深度学习实现鞋类图片分类

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是一个用于深度学习的开源、高级、引擎无关的 Java 框架。DJL 被设计成易于入门，并且对于 Java 开发人员来说易于使用。DJL 提供了与其他常规 Java 库一样的本地 Java 开发体验和函数。你不必成为机器学习/深度学习的专家才能开始。您可以将现有的 Java 专业知识用作学习和使用机器学习和深度学习的入口。您可以使用您喜欢的 IDE 来构建、训练和部署模型。DJL 使得将这些模型与 Java 应用程序集成变得非常容易。

Spring Boot中集成DJL运行Python PyTorch模型：MNIST实战

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07-07

678

Java 使用 DJL 训练模型：https://blog.youkuaiyun.com/xundh/category_11361043.html?DJL官网：https://docs.djl.ai/index.html。

德育知识元素挖掘系统设计软件工程 spring boot + Vue.js + python机器学习

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注意到德育教育文本信息的类别需要开发人员自己指定，因此决定针对不同的文本，将类别作为监督学习的目标值，而对其他的文本信息，将这些数据进行量化，作为模型的特征值，并通过机器学习的算法建立和训练模型。英文文本中的“the”、“is”、“a”等词语，以及中文文本中的“的”、“得”、“了”等字词出现的频率很高，对于模型理解文本而言没有实际意义。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

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在本篇技术博客中，我们介绍了如何使用Java和DJL来加载、使用和部署机器学习模型。在上面的代码中，我们使用了一个名为Mlp的基本模型，该模型是一个简单的多层感知器，用于图像分类。我们还使用了一个名为MyTranslator的自定义翻译器，用于将输入数据转换为模型所需的格式，并将输出数据转换为可读的结果。在上面的代码中，我们使用Model的save方法将模型保存到磁盘上。注意，我们需要设置模型的块，以便在加载模型时可以正确地重建它。然后，我们使用我们的自定义翻译器将图片转换为模型所需的格式。

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Java程序员学深度学习 DJL上手2 Springboot集成一、准备环境二、新建项目三、pom.xml四、源代码1. SpringBoot 入口2. Controller3. application.xml五、使用方式1. 运行程序：2. 打开网页3. 上传要识别的图片4. 下载识别结果一、准备环境 windows idea jdk11 maven 本文使用 model-zoo models 运行目标检测任务。 model-zoo 是来自新加坡的许靖宇建立的包含许多深度学习模型的网站。二、新建

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分析了下这个电影知识问答系统，底层功能实现是操作cypher语句，前台的业务：1.汉语分词器HanLP将原始语句分词2.语句抽象化(提高匹配问题模板标签准确率)3.获取模板标签，使用模板将句子转化成系统可以识别的结果4.cypher语句获取结果返回前台既然涉及问答系统，中途也看了微软小冰和其他的语料库资料，感觉自己做出一个偏向应用的石油相关智能问答系统的可能性不大，首先自己不做爬虫就语料库这个问题也解决不了的，要真有现成的语料库那也就没我做的必要了。

Spring与DJL框架整合实现深度学习模型训练

资源摘要信息:"Spring Deep Java Library通过利用Deep Java Library（DJL）框架与其他Spring框架进行整合，实现了深度学习模型的训练和推导。这一整合利用了Spring框架的灵活性和可扩展性，使得在Java环境下进行深度...