Deep Java Library (DJL) 演示项目教程

Deep Java Library (DJL) 演示项目教程

djl-demoDemo applications showcasing DJL项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dj/djl-demo

1. 项目的目录结构及介绍

djl-demo/
├── README.md
├── build.gradle
├── settings.gradle
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/
│   │   │   ├── com/
│   │   │   │   ├── example/
│   │   │   │   │   ├── classification/
│   │   │   │   │   ├── detection/
│   │   │   │   │   ├── sentiment_analysis/
│   │   │   │   │   ├── translation/
│   │   │   │   │   └── utils/
│   │   └── resources/
│   └── test/
│       └── java/
│           └── com/
│               └── example/

目录结构介绍

  • README.md: 项目说明文件,包含项目的基本信息和使用指南。
  • build.gradle: 项目的构建脚本,定义了项目的依赖和构建任务。
  • settings.gradle: 项目的设置文件,定义了项目的模块和仓库。
  • src/main/java/com/example/: 包含项目的源代码,分为不同的模块,如分类、检测、情感分析和翻译。
  • src/main/resources/: 包含项目的资源文件,如配置文件和模型文件。
  • src/test/java/com/example/: 包含项目的测试代码,用于测试各个模块的功能。

2. 项目的启动文件介绍

分类模块

package com.example.classification;

import ai.djl.modality.cv.Image;
import ai.djl.modality.cv.transform.Resize;
import ai.djl.modality.cv.transform.ToTensor;
import ai.djl.modality.cv.translator.ImageClassificationTranslator;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.training.util.ProgressBar;
import ai.djl.translate.Pipeline;
import ai.djl.translate.Translator;

public class ImageClassificationDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 定义图像分类的转换器
        Translator<Image, Classifications> translator = ImageClassificationTranslator.builder()
                .addTransform(new Resize(224, 224))
                .addTransform(new ToTensor())
                .optFlag(Image.Flag.COLOR)
                .build();

        // 定义模型标准
        Criteria<Image, Classifications> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(Image.class, Classifications.class)
                .optModelUrls("https://resources.djl.ai/test-models/pytorch_resnet18.zip")
                .optTranslator(translator)
                .optProgress(new ProgressBar())
                .build();

        // 加载模型
        try (ZooModel<Image, Classifications> model = criteria.loadModel()) {
            // 进行图像分类
            // ...
        }
    }
}

检测模块

package com.example.detection;

import ai.djl.modality.cv.Image;
import ai.djl.modality.cv.transform.Resize;
import ai.djl.modality.cv.transform.ToTensor;
import ai.djl.modality.cv.translator.YoloV5Translator;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.training.util.ProgressBar;
import ai.djl.translate.Pipeline;
import ai.djl.translate.Translator;

public class ObjectDetectionDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 定义目标检测的转换器
        Translator<Image, DetectedObjects> translator = YoloV5Translator.builder()
                .addTransform(new Resize(640, 640))
                .addTransform(new ToTensor())
                .optFlag(Image.Flag.COLOR)
                .build();

        // 定义模型标准
        Criteria<Image, DetectedObjects> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes

djl-demoDemo applications showcasing DJL项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dj/djl-demo

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 使用 Deep Java Library (DJL) 和 ND4S 进行深度学习开发 #### DJL简介 Deep Java Library (DJL) 是专为Java开发者设计的开源深度学习框架[^2]。该库旨在简化机器学习模型的应用过程,使任何Java应用程序都能轻松集成预训练好的模型。 #### ND4J与ND4S概述 ND4J是N-dimensional arrays for the JVM的一个实现, 支持多维数组操作并提供高效的数值计算能力;而ND4S则是针对Scala用户的封装版本,提供了更简洁的操作接口[^1]。两者均能利用现代硬件加速技术来提升性能表现,如MKLDNN对于CPU运算的支持或是CUDA带来的GPU加速效果[^3]。 #### 开发环境搭建 为了开始使用这两个工具进行开发,首先需要设置好相应的依赖项: - 对于Maven项目来说,可以在`pom.xml`文件内加入以下片段以引入所需库: ```xml <dependencies> <!-- DJL API --> <dependency> <groupId>ai.djl</groupId> <artifactId>api</artifactId> <version>0.7.0</version> </dependency> <!-- ND4J backend support --> <dependency> <groupId>org.nd4j</groupId> <artifactId>nd4j-native-platform</artifactId> <version>1.0.0-beta7</version> </dependency> <!-- For Scala users only --> <dependency> <groupId>org.nd4s</groupId> <artifactId>nd4s_2.12</artifactId> <version>1.0.0-M18</version> </dependency> </dependencies> ``` - Gradle项目的build.gradle则应包含如下内容: ```groovy implementation 'ai.djl:api:0.7.0' implementation 'org.nd4j:nd4j-native-platform:1.0.0-beta7' // Only add this line if you are using Scala implementation 'org.nd4s:nd4s_2.12:1.0.0-M18' ``` #### 创建简单的神经网络实例 下面给出一段创建简单线性回归模型的例子代码,展示了如何结合DJL和ND4J完成这一任务: ```java import ai.djl.Model; import ai.djl.inference.Predictor; import ai.djl.ndarray.NDManager; import ai.djl.training.DefaultTrainingConfig; import ai.djl.training.Trainer; import ai.djl.translate.TranslateException; public class SimpleLinearRegression { public static void main(String[] args) throws TranslateException { try(NDManager manager = NDManager.newBaseManager()){ Model model = Model.newInstance(); DefaultTrainingConfig config = new DefaultTrainingConfig(Loss.l2Loss()); Trainer trainer = model.newTrainer(config); // Define your dataset here // Train the model with data... // Save trained parameters to file system. model.setProperty("Epoch", "1"); model.save(manager.getEngine().newPath("./models"), "mlp"); // Load saved parameter from disk and make predictions on test set. Predictor<float[], float[]> predictor = model.newPredictor(new LinearBlock()); // Use `predictor.predict()` method to get prediction results based on input features. } } } ``` 这段程序定义了一个基础的学习流程,包括初始化模型、配置损失函数、启动训练器以及保存最终得到的最佳参数等环节。实际应用时还需要补充具体的输入输出格式转换逻辑及评估指标等内容。
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