Java_Index

1 基本程序设计

1.1 数据类型

理解Java Integer的缓存策略

1.2 字符串

Java 字符串拼接效率比较

1.3 时间和日期

java日期工具类DateUtil

2 对象、类、继承

3 接口、lambda、内部类

4 异常、断言

5 泛型

Java泛型

6 集合

HashMap的工作原理
关于Java Collections的几个常见问题
由Collections.unmodifiableList引发的重构

7 I/O

Java I/O 总结

8 多线程

一、多线程概述
二、创建线程(Thread、Runnable、Callable)
三、线程的生命周期
四、线程同步(synchronized、ReentrantLock)
五、线程通信(共享内存、管道流、wait()、notify()等)
六、进程间通信与线程间通信
七、线程组与线程池
八、实现简单线程池
九、ThreadLocal类

9 注解、反射和代理

9.1 注解

Java注解(Annotation)详解(一)——概述及JDK自带注解
Java注解(Annotation)详解(二)——自定义注解
Java注解(Annotation)详解(三)——解析注解
Java注解(Annotation)详解(四)——注解反射生成SQL语句

9.2 反射

9.3 代理

Java代理示例:静态代理、jdk动态代理、cglib动态代理

10 数据库JDBC

11 网络

12 XML

Java读写XML文件(DOM4J包)

13 JVM

深入理解Java虚拟机:OutOfMemory实战
jvm优化—— 图解垃圾回收
jvm优化必知系列——监控工具
JVM系列三:JVM参数设置、分析

14 测试

Java单元测试工具:JUnit4(一)——概述及简单例子
Java单元测试工具:JUnit4(二)——JUnit使用详解
Java单元测试工具:JUnit4(三)——JUnit详解之运行流程及常用注解
Java单元测试工具:JUnit4(四)——JUnit测试套件使用及参数化设置

15 程序设计环境

Ubuntu安装JDK
java -D 配置系统属性
Java环境变量配置以及classpath详解

16 JDK版本特性

JDK各版本特性介绍

17 Java关键字

18 其他

8张图理解Java
Java编程的逻辑
面试的角度诠释Java工程师(一)
面试的角度诠释Java工程师(二)
恕我直言,在座的各位根本不会写 Java!包括我~
35 个 Java 代码性能优化总结
Java奇淫巧技之Lombok
Lombok 安装、入门 - 消除冗长的 java 代码
Google Java Style 编程风格指南 中文版
常用 Java 静态代码分析工具的分析与比较

PyTorch 主要以 Python 作为其核心开发语言,并且官方提供的大部分文档和社区资源都集中于 Python 接口。然而,PyTorch 确实提供了 Java 的绑定接口,称为 **PyTorch Java API** 或 **TorchScript Java API**,主要用于在 Java 应用程序中加载和执行通过 PyTorch 训练好的模型。 ### 使用 PyTorch Java API 的基本流程 1. **模型导出** 在 Python 中训练完成的模型需要被转换为 TorchScript 格式(`.pt` 或 `.torchscript`),这是 PyTorch 提供的一种序列化和优化格式,便于部署到非 Python 环境中使用。可以通过 `torch.jit.script()` 或 `torch.jit.trace()` 方法将模型转换为 TorchScript 格式[^3]。 ```python import torch import torchvision # 加载预训练模型 model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 创建示例输入并进行 trace example_input = torch.rand(1, 3, 224, 224) traced_script_module = torch.jit.trace(model, example_input) # 保存模型 traced_script_module.save("resnet18.pt") ``` 2. **Java 环境配置与依赖引入** 要在 Java 项目中使用 PyTorch 的 Java API,需引入 [PyTorch 的 Java 绑定库](https://pytorch.org/docs/stable/javadoc/index.html),通常通过 Maven 或手动添加 JAR 包的方式实现。此外,还需要确保系统中有合适的本地库支持(如 LibTorch)。 3. **加载模型与推理执行** 使用 `TorchScriptModule` 类来加载 `.pt` 模型文件,并通过 `forward` 方法执行推理。以下是一个简单的 Java 示例: ```java import org.pytorch.*; import org.pytorch.tensor.Tensor; public class PyTorchJavaExample { public static void main(String[] args) { // 加载模型 Module module = Module.load("resnet18.pt"); // 构建输入张量 float[] inputData = new float[3 * 224 * 224]; // 假设是随机输入 Tensor inputTensor = Tensor.fromBlob(inputData, new long[]{1, 3, 224, 224}); // 执行推理 Tensor outputTensor = module.forward(IValue.from(inputTensor)).toTensor(); // 获取输出结果 float[] outputData = outputTensor.getDataAsFloatArray(); System.out.println("输出维度: " + Arrays.toString(outputTensor.shape())); } } ``` 4. **设备管理与性能优化** PyTorch Java API 同样支持 CPU 和 GPU 运行时切换。但需要注意的是,Java 接口中对 CUDA 设备的支持不如 Python 那样灵活,开发者可能需要手动检查 GPU 可用性并指定设备类型[^4]。 ```java if (Device.isCudaAvailable()) { module.toDevice(Device.CUDA); } else { module.toDevice(Device.CPU); } ``` 5. **文档与学习资源** - 官方文档:[PyTorch Java Javadoc](https://pytorch.org/docs/stable/javadoc/index.html) 是最权威的参考资料。 - GitHub 项目:可参考 [pytorch/java-demo](https://github.com/pytorch/java-demo) 获取更多实际工程示例。 - 社区讨论:StackOverflow、Reddit 的 r/pytorch 和 Github Issues 页面也包含不少关于 Java API 的实战经验分享[^1]。 ---
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