机器学习笔记 - Java学习框架Deeplearning4j初体验

本文介绍了Deeplearning4j,这是一个在JVM上运行的深度学习框架,支持与Python生态系统的交互。内容包括Deeplearning4j的概述、模块组成,特别是其与Apache Spark的集成和硬件支持。文章还提供了在Maven中配置Deeplearning4j的指导,并展示了线性数据分类的示例代码及其运行结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、Deeplearning4j概述

        Deeplearning4j 是一套用于在JVM上运行深度学习的工具。它是唯一一个允许您从 java 训练模型,同时通过我们的 cpython 绑定、模型导入支持以及其他运行时(如 tensorflow-java 和 onnxruntime)的互操作的混合执行与 python 生态系统互操作的框架。

        用例包括导入和重新训练模型(Pytorch、Tensorflow、Keras)模型以及在 JVM 微服务环境、移动设备、物联网和 Apache Spark 中部署。这是对您的 python 环境的一个很好的补充,可以运行在 python 中构建的模型,部署到或打包用于其他环境。

        DL4J 生态系统中的所有项目都支持 Windows、Linux 和 macOS。硬件支持包括 CUDA GPU(10.0、10.1、10.2,OSX 除外)、x86 CPU(x86_64、avx2、avx512)、ARM CPU(arm、arm64、armhf)和 PowerPC(ppc64le)。

二、Deeplearning4j模块组成

        DL4J : 用于构建具有各种层的多层网络和计算图的高级 API,包括自定义层。支持从

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