Maven、gradle、Ant、Eclipse IDE之间的关系

即刻上手的预配置Eclipse Java IDE 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:Eclipse是一款流行的Java集成开发环境(IDE),提供代码编辑、调试、构建和管理等功能,适合Java可视化开发。本资源包括预先配置好的Eclipse环境,优化Java开发,配备Java开发工具(JDT)、JDK、JUnit和常见插件。它还包括与Git的集成和团队协作支持,简化了版本控制和代码共享流程,提供“联系我”方式以获得技... 阅读详情

觉得应该很多同学有和我一样的疑惑,所以分享下。     

      1.使用github上的开源项目时是不是经常发现有个叫maven的东西?

      2.第一次使用Android studio时是不是要下载一个gradle的玩意?

折腾了一天,想导入下github的客户端源码。当然现在还没成功...各种看不懂的错误。郁闷为什么他们弄这些高端玩意干嘛,我们平时eclipse里面不一样的好好的开发吗。

幸好无意间发现网上这篇回答,豁然开朗。

“一般而言.一个比较正规的项目都不会基于IDE 进行构建..一般会用ant, maven, gradle ,
为什么不用ide 呢?首先,是ide的选择,有人喜欢,用vim,eclipse,intellijidea,收费的,免费的.

特别是公开的项目,你用什么IDE 相当于为这个IDE 打广告了..

所以,一般而言都是用构建工具,而不是IDE .实际上各种IDE 也是基于各种构建系统,也正是不同的IDE,它们的构建方式不同,所以要让不同的IDE间能一起开发,于是需要一个统一的构建工具,只是你平时不关注而已..

扯到构建工具, 一般c/c++ 项目用make,或者 premake. 而java 一般是ant,ivy,gradle,maven,还有直接的shell, 是不是很多没听说过呢?

所以,去看开源项目就是长见识的时候了…”

来源:http://www.oschina.net/question/558461_117208

一、寻找gradle的历程

一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后来,维护ant脚本变得痛苦,管理jar包更加痛苦。svn能管理源码的版本,却不能管理构建出的部署部件的版本。于是我们决定用maven,然而pom.xml的配置实在太繁了!最后,我找到了神器,gradle!


二、为什么是gradle?

1. groovy 比 xml好用

Gradle用groovy来做为build脚本,比xml要易读易用得多。用过ant的人都知道,要在ant里面表达一个if分支功能有多么的麻烦,不直观。由于gradle的build脚本就是groovy程序,所以做分支循环等非常方便自然。


2. Convention over Configuration 比写大量ant基础脚本方便

用ant的时候,要得定义哪里放源码,哪里放jar包,哪里放编译出的class文件等等,每个项目都要这样做,非常麻烦。gradle和maven一样,都定义了一个默认的目录结构,只要按要这个默认的规则来做,就不需要多写一行代码。而且gradle的目录的结构规范和maven是一样的。


3. 支付定义task,比maven灵活

maven可以帮助管理依赖关系,但是要在maven里实现一个简单的自定义功能,就很麻烦,要得写maven插件,而在gradle里,task是一等公民,可以轻易的添加自己的功能。


4. 灵活的依赖管理

ant没有依赖管理的功能,都要自己手动做,maven的依赖管理很死板,只能依赖于标准的maven artifact,不能依赖本地的某个jar文件或者其它的源码。而gradle则可以混合地同时支持这些依赖方法,这样可以让旧项目的迁移容易得多。


5. 默认就具有丰富的功能

只要安装好gradle,默认就支持java项目,war项目,ear项目,做单元测试,生成jar包,上传jar包到maven服务器,等等功能。一般的项目都已经够用了。

MAVEN项目秒变Gradle项目

 

切换到你maven项目目录

然后执行

gradle setupBuild --type pom

回车之后

你的maven项目已经秒变gradle项目

 

要求版本:gradle1.7


Maven实战(六)——Gradle,构建工具的未来?

Maven面临的挑战

软件行业新旧交替的速度之快往往令人咂舌,不用多少时间,你就会发现曾经大红大紫的技术已经成为了昨日黄花,当然,Maven也不会例外。虽然目前它基本上是Java构建的事实标准,但我们也能看到新兴的工具在涌现,比如基于Goovy的Gradle,而去年Hibernate宣布从Maven迁移至Gradle这一事件更是吸引了不少眼球。在此之前,我也听到了不少对Maven的抱怨,包括XML的繁冗,不够灵活,学习曲线陡峭等等。那Gradle是否能够在继承 Maven优点的基础上,克服这些缺点呢?带着这个疑问,我开始阅读Gradle的文档并尝试着将一个基于Maven的项目转成用Gradle构建,本文所要讲述大概就是这样的一个体验。需要注意的是,本文完全是基于Maven的角度来看Gradle的,因此对于Ant用户来说,视角肯定会大有不同。

Gradle初体验

Gradle的安装非常方便,下载ZIP包,解压到本地目录,设置 GRADLE_HOME 环境变量并将 GRADLE_HOME/bin 加到 PATH 环境变量中,安装就完成了。用户可以运行gradle -v命令验证安装,这些初始的步骤和Maven没什么两样。Gradle目前的版本是1.0-milestone-1,根据其Wiki上的Roadmap,在1.0正式版发布之前,还至少会有3个里程碑版本,而1.0的发布日期最快也不会早于6月份。而正是这样一个看起来似乎还不怎么成熟的项目,却有着让很多成熟项目都汗颜的文档,其包括了安装指南、基本教程、以及一份近300页的全面用户指南。这对于用户来说是非常友好的,同时也说明了Gradle的开发者对这个项目非常有信心,要知道编写并维护文档可不是件轻松的工作,对于Gradle这样未来仍可能发生很大变动的项目来说尤为如此。

类似于Maven的pom.xml文件,每个Gradle项目都需要有一个对应的build.gradle文件,该文件定义一些任务(task)来完成构建工作,当然,每个任务是可配置的,任务之间也可以依赖,用户亦能配置缺省任务,就像这样:

defaultTasks 'taskB'

task taskA << {
    println "i'm task A"
}

task taskB << {
    println "i'm task B, and I depend on " + taskA.name
}

taskB.dependsOn taskA

运行命令$ gradle -q之后(参数q让Gradle不要打印错误之外的日志),就能看到如下的预期输出:

i'm task A
i'm task B, and I depend on taskA

这不是和Ant如出一辙么?的确是这样,这种“任务”的概念与用法与Ant及其相似。Ant任务是Gradle世界的第一公民,Gradle对Ant做了很好的集成。除此之外,由于Gradle使用的Grovvy脚本较XML更为灵活,因此,即使我自己不是Ant用户,我也仍然觉得Ant用户会喜欢上Gradle。

依赖管理和集成Maven仓库

我们知道依赖管理、仓库、约定优于配置等概念是Maven的核心内容,抛开其实现是否最优不谈,概念本身没什么问题,并且已经被广泛学习和接受。那Gradle实现了这些优秀概念了么?答案是肯定的。

先看依赖管理,我有一个简单的项目依赖于一些第三方类库包括SpringFramework、JUnit、Kaptcha等等。原来的Maven POM配置大概是这样的(篇幅关系,省略了部分父POM配置):

    <properties>
        <kaptcha.version>2.3</kaptcha.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.google.code.kaptcha</groupId>
            <artifactId>kaptcha</artifactId>
            <version>${kaptcha.version}</version>
            <classifier>jdk15</classifier>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-core</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-beans</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-context</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

然后我将其转换成Gradle脚本,结果是惊人的:

dependencies {
    compile('org.springframework:spring-core:2.5.6')
    compile('org.springframework:spring-beans:2.5.6')
    compile('org.springframework:spring-context:2.5.6')
    compile('com.google.code.kaptcha:kaptcha:2.3:jdk15')
    testCompile('junit:junit:4.7')
}

注意配置从原来的28行缩减至7行!这还不算我省略的一些父POM配置。依赖的groupId、artifactId、 version,scope甚至是classfier,一点都不少。较之于Maven或者Ant的XML配置脚本,Gradle使用的Grovvy脚本杀伤力太大了,爱美之心,人皆有之,相比于七旬老妇松松垮垮的皱纹,大家肯定都喜欢少女紧致的脸蛋,XML就是那老妇的皱纹。

关于Gradle的依赖管理起初我有一点担心,就是它是否有传递性依赖的机制呢?经过文档阅读和实际试验后,这个疑虑打消了,Gradle能够解析现有的Maven POM或者Ivy的XML配置,从而得到传递性依赖的信息,并且引入到当前项目中,这实在是一个聪明的做法。在此基础上,它也支持排除传递性依赖或者干脆关闭传递性依赖,其中第二点是Maven所不具备的特性。

自动化依赖管理的基石是仓库,Maven中央仓库已经成为了Java开发者不可或缺的资源,Gradle既然有依赖管理,那必然也得用到仓库,这当然也包括了Maven中央仓库,就像这样:

repositories {
    mavenLocal()
    mavenCentral()
    mavenRepo urls: "http://repository.sonatype.org/content/groups/forge/"
}

这段代码几乎不用解释,就是在Gradle中配置使用Maven本地仓库、中央仓库、以及自定义地址仓库。在我实际构建项目的时候,能看到终端打印的下载信息,下载后的文件被存储在USER_HOME/.gradle/cache/ 目录下供项目使用,这种实现的方法与Maven又是及其类似了,可以说Gradle不仅最大限度的继承Maven的很多理念,仓库资源也是直接拿来用。

Gradle项目使用Maven项目生成的资源已经不是个问题了,接着需要反过来考虑,Maven用户是否能够使用 Gradle生成的资源呢?或者更简单点问,Gradle项目生成的构件是否可以发布到Maven仓库中供人使用呢?这一点非常重要,因为如果做不到这一点,你可能就会丢失大量的用户。幸运的是Gradle再次给出了令人满意的答案。使用Gradle的Maven Plugin,用户就可以轻松地将项目构件上传到Maven仓库中:

apply plugin: 'maven'
...
uploadArchives {
    repositories.mavenDeployer {
        repository(url: "http://localhost:8088/nexus/content/repositories/snapshots/") {
            authentication(userName: "admin", password: "admin123")
            pom.groupId = "com.juvenxu"
            pom.artifactId = "account-captcha"
        }
    }
}

在上传的过程中,Gradle能够基于build.gradle生成对应的Maven POM文件,用户可以自行配置POM信息,比如这里的groupId和artifactId,而诸如依赖配置这样的内容,Gradle是会自动帮你进行转换的。由于Maven项目之间依赖交互的直接途径就是仓库,而Gradle既能够使用Maven仓库,也能以Maven的格式将自己的内容发布到仓库中,因此从技术角度来说,即使在一个基于Maven的大环境中,局部使用Gradle也几乎不会是一个问题。

约定优于配置

如同Ant一般,Gradle给了用户足够的自由去定义自己的任务,不过同时Gradle也提供了类似Maven的约定由于配置方式,这是通过Gradle的Java Plugin实现的,从文档上看,Gradle是推荐这种方式的。Java Plugin定义了与Maven完全一致的项目布局:

  • src/main/java

  • src/main/resources

  • src/test/java

  • src/test/resources

区别在于,使用Groovy自定义项目布局更加的方便:

sourceSets {
    main {
        java {
            srcDir 'src/java'
        }
        resources {
            srcDir 'src/resources'
        }
    }
}

Gradle Java Plugin也定义了构建生命周期,包括编译主代码、处理资源、编译测试代码、执行测试、上传归档等等任务:

Figure 1. Gradle的构建生命周期

相对于Maven完全线性的生命周期,Gradle的构建生命周期略微复杂,不过也更为灵活,例如jar这个任务是用来打包的,它不像Maven那样依赖于执行测试的test任务,类似的,从图中可以看到,一个最终的build任务也没有依赖于uploadArchives任务。这个生命周期并没有将用户限制得很死,举个例子,我希望每次build都发布 SNAPSHOT版本到Maven仓库中,而且我只想使用最简单的$ gradle clean build命令,那只需要添加一行任务依赖配置即可:

build.dependsOn 'uploadArchives'

由于Gradle完全是基于灵活的任务模型,因此很多事情包括覆盖现有任务,跳过任务都非常易于实现。而这些事情,在Maven的世界中,实现起来就比较的麻烦,或者说Maven压根就不希望用户这么做。

小结

一番体验下来,Gradle给我最大的感觉是两点。其一是简洁,基于Groovy的紧凑脚本实在让人爱不释手,在表述意图方面也没有什么不清晰的地方。其二是灵活,各种在Maven中难以下手的事情,在Gradle就是小菜一碟,比如修改现有的构建生命周期,几行配置就完成了,同样的事情,在Maven中你必须编写一个插件,那对于一个刚入门的用户来说,没个一两天几乎是不可能完成的任务。

不过即使如此,Gradle在未来能否取代Maven,在我看来也还是个未知数。它的一大障碍就是Grovvy,几乎所有 Java开发者都熟悉XML,可又有几个人了解Groovy呢?学习成本这道坎是很难跨越的,很多人抵制Maven就是因为学起来不容易,你现在让因为一个构建工具学习一门新语言(即使这门语言和Java非常接近),那得到冷淡的回复几乎是必然的事情。Gradle的另外一个问题就是它太灵活了,虽然它支持约定优于配置,不过从本文你也看到了,破坏约定是多么容易的事情。人都喜欢自由,爱自定义,觉得自己的需求是多么的特别,可事实上,从Maven的流行来看,几乎95%以上的情况你不需要自行扩展,如果你这么做了,只会让构建变得难以理解。从这个角度来看,自由是把双刃剑,Gradle给了你足够的自由,约定优于配置只是它的一个选项而已,这初看起来很诱人,却也可能使其重蹈Ant的覆辙。Maven在Ant的基础上引入了依赖管理、仓库以及约定优于配置等概念,是一个很大的进步,不过在我现在看来,Gradle并没有引入新的概念,给我感觉它是一个结合Ant和Maven理念的优秀实现。

如果你了解Groovy,也理解Maven的约定优于配置,那试试Gradle倒也不错,尤其是它几乎能和现有的Maven系统无缝集成,而且你也能享受到简洁带来的极大乐趣。其实说到简洁,也许在不久的将来Maven用户也能直接享受到,Polyglot Maven在这方面已经做了不少工作。本文完全基于Maven的视角介绍Gradle这一构建工具的新秀,不过限于篇幅原因,无法深入Gradle的方方面面,例如Gradle也支持多模块构建,它提供了GUI操作界面,支持Grovvy(理所当然)和Scala项目等等。有兴趣的读者可以自行进一步了解。

关于作者

许晓斌(Juven Xu),国内社区公认的Maven技术专家、Maven中文用户组创始人、Maven技术的先驱和积极推动者,著有《Maven实战》一书。对Maven有深刻的认识,实战经验丰富,不仅撰写了大量关于Maven的技术文章,而且还翻译了开源书籍《Maven权威指南》,对Maven技术在国内的普及和发展做出了很大的贡献。就职于Maven之父的公司,负责维护Maven中央仓库,是Maven仓库管理器Nexus(著名开源软件)的核心开发者之一,曾多次受邀到淘宝等大型企业开展Maven方面的培训。此外,他还是开源技术的积极倡导者和推动者,擅长Java开发和敏捷开发实践。他的个人网站是:http://www.juvenxu.com。

==========================

Gradle 初体验  

Gradle 是一个基于 Groovy 的构建工具,吸取了 Maven 的一些有点,还可以直接使用 Maven 库,所有大有取代 Maven 的架势[4]。

Gradle 的官方网站是 http://www.gradle.org/,在这里下载 zip 包,解压,设置环境变量 GRADLE_HOME 并加到 path 中即可。详情请阅读 用户手册 。

Gradle 的主要配置文件是 build.gradle,如果要使用 Maven 库,可以如下配置:

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33

repositories {

    //Maven中心库(http://repo1.maven.org/maven2)

    mavenCentral()

 

    //本地库,local repository(${user.home}/.m2/repository)

    mavenLocal()

 

    //指定库

    maven {

        url "http://repo.mycompany.com/maven2"

    }

 

    //指定库

    mavenRepo name: reponame', url: "http://repo.mycompany.com/maven2"

 

    //指定库

    maven {

        // Look for POMs and artifacts, such as JARs, here

        url "http://repo2.mycompany.com/maven2"

        // Look for artifacts here if not found at the above location

        artifactUrls "http://repo.mycompany.com/jars"

        artifactUrls "http://repo.mycompany.com/jars2"

    }

 

    //带认证的库

    maven {

        credentials {

            username 'user'

            password 'password'

        }

        url "http://repo.mycompany.com/maven2"

    }

}

其中有必要说说 mavenLocal(),能不能用 Maven 本地库也是笔者最关心的特性之一。

经实践,发现直接使用 mavenLocal() 时,gradle 会查找 Maven 配置文件 ${user.home}/.m2/settings.xml 来定位本地 Maven 库的路径,如果没有找到该文件,则默认本地库路径为 ${user.home}/.m2/repository,而笔者的 Maven 配置文件在 $M2_HOME/conf/settings.xml ,gradle 竟然不能读取到这个配置文件。

这个问题已经作为一个Improvement(#GRADLE-1900  [5])被提出,并显示在 1.0-milestone-9 版本中已经修正,而使用的1.0正式版时,竟然还有这个问题,真是相当诡异。

既然不能直接使用 mavenLocal(),就必须做一些变通,笔者最终测试用的 build.gradle 文件如下:

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apply plugin: 'java'

 

version: '1.0-SNAPSHOT'

group: 'org.opoo'

 

repositories {

  mavenRepo urls: "file:///D:/m2.repo"

  //mavenLocal()

  //mavenCentral()

}

 

dependencies {

    compile group: 'commons-lang', name: 'commons-lang', version: '2.1'

    compile group: 'commons-logging', name: 'commons-logging', version: '1.0.4'

    testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.+'

}


相关说明

[1] InfoQ: Gradle,构建工具的未来?http://www.infoq.com/cn/news/2011/04/xxb-maven-6-gradle
[2] Gradle 使用 Maven 本地库 http://issues.gradle.org/browse/GRADLE-1900

日常运用编辑

功能

gradle对多工程的构建支持很出色,工程依赖是gradle的第一公民。

gradle支持局部构建。
   支持多方式依赖管理:包括从maven远程仓库、nexus私服、ivy仓库以及本地文件系统的jars或者dirs

gradle是第一个构建集成工具(the first build integration tool),与ant、maven、ivy有良好的相容相关性。

轻松迁移:gradle适用于任何结构的工程(Gradle can adapt to any structure you have.)。你可以在同一个开发平台平行构建原工程和gradle工程。通常要求写相关测试,以保证开发的插件的相似性,这种迁移可以减少破坏性,尽可能的可靠。这也是重构的最佳实践。

gradle的整体设计是以作为一种语言为导向的,而非成为一个严格死板的框架。

免费开源


  

gradle提供了什么

1.一种可切换的,像maven一样的基于约定的构建框架,却又从不锁住你(约定优于配置)

Switchable, build-by-convention frameworks a la Maven. But we never lock you in!

2. 强大的支持多工程的构建

3. 强大的依赖管理(基于Apache Ivy),提供最大的便利去构建你的工程

Language for dependency based programming

4. 全力支持已有的Maven或者Ivy仓库基础建设

5. 支持传递性依赖管理,在不需要远程仓库和pom.xml和ivy配置文件的前提下

6 基于groovy脚本构建,其build脚本使用groovy语言编写

7 具有广泛的领域模型支持你的构建A rich domain model for describing your build.

2开发工具编辑

1 IntelliJ IDEA 当前最新版本13.0.1

2 Eclipse

2.1 习惯使用eclipse的同学,也可以使用eclipse,建议版本eclipse-jee-juno-SR1-win32,然后安装gradle和groovy插件即可。

3 Android Studio

3.1 STS(Springsource tool suite)当前最新版本3.4.0.RELEASE

4NetBeans 目前尚未支持Gradle

NetBeans子项目Gradle for NetBeans IDE 是Gradle的支持项目,尚未出现在NetBeans发布版本中。

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转换工程之前,假定系统中已安装Maven,Gradle。   Maven工程转Gradle 可通过Gradle的的插件:Build Init Plugin,方便地创建一个新的gradle项目: gradle init --type pom   Gradle工程转Maven 先编辑build.gradle文件,添加插件,指定GAV,并添加依赖: apply plugin: ...

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[Dify实战]插件编写- 如何让插件直接输出文件对象(支持 TXT、Excel 等)

本文介绍了在Dify插件中实现文件对象返回的方法。通过create_blob_message()函数,开发者可以输出txt、Excel等格式文件,让用户直接下载而非复制文本。文章详细讲解了二进制文件生成的原理,提供了文本翻译和Excel报表生成的代码示例,并列出常见MIME类型对照表。这种技术能显著提升插件实用性,特别适用于翻译、报表生成等需要文件输出的场景,使交互体验从"复制粘贴"升级为"一键下载"。

技术小甜甜:传播可落地技术,帮助个人和企业降低解决真实场景问题的成本 1249

从MAVEN迁移到gradle

从MAVEN迁移到GRADLE多少会有不习惯,这里总结几点MAVEN常用的操作在GRADLE中的对应操作(eclipse环境下) 1.GRADLE插件的安装:使用spring的GRADLE ide WINDOW-->PREFRENCE  -->设置GRADLE HOME (GRADLE 插件目录),GRADLE user home(jar仓库的目录) 2.JDK版本的

json20080301的专栏 754

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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andybbc
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