DeepLearning4J intro

最新推荐文章于 2024-03-27 19:14:38 发布
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分类专栏： Deep Learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hackerdotcn/article/details/79512569
本文介绍了使用Deep Learning for Java (DL4J)进行入门实践的过程,包括构建项目的步骤及遇到的问题与解决办法。

入门

前段时间就看过DL4J，没太在意，心想人工智能界编程语言的大佬非python莫属，但是前几天看美团技术沙龙又提到推荐系统的线上版本就是用的它，的确，在大数据量、高并发的今天，很多公司服务端开发语言都是Java，有需求就有供给，因而诞生了DL4J这样的项目。单纯从研究的角度，它没有什么新意，但是在工程应用环境中意义重大。

按照官网快速入门指南 三条指令后构建完成用IDEA打开即可。
但是mvn clean install失败，查看报错信息：

********** Minimum Maven Version is 3.3.1. Please upgrade Maven before continuing (run "mvn --version" to check). **********

升级maven版本解决，虽然maven镜像已经换成了阿里云的nexus，但是依然花了很长时间，要有耐心！

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deeplearning4j examples
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deeplearning4j是基于java的深度学习库，当然，它有许多特点，但暂时还没学那么深入，所以就不做介绍了 需要学习dl4j，无从下手，就想着先看看官网的examples，于是，下载了examples程序，结果无法运行，总是出错，如下： 查看一周的错误，也没有成功，马上就要放弃了，结果今天在论坛一大牛指导下，终于成功跑起，下面，将心酸的环境配置过程记录如下，以备自己以后查阅，同时，也希望各种高手可以指点，毕竟，本人还是菜鸟一枚 1.安装JAVA运行环境 该部分，网上有许多教程，这里不再赘述，首先，就是安装一个JDK，然后，再安装一个自己喜欢的IED，这里，以eclispe为例 好了，java的运行环境配置好了，接下来，开始配置dl4j的运行环境，它的官网上给了好复杂的设置步骤，照着做看一些后，发现根本无法进行，结果发现，不需要全部设置完成，就可以运行它的例子了，所以，本人并没有按照官网的教程全部设置，只是设置到了可以运行官网的examples为止，可能存在隐患吧，但本人能力有限，实在无从下手，还期待高手指定 2.按照Maven 按照教程安装Maven，该教程讲述非常详细 （1）下载Maven3,3,3，以win7 64位为例 下载地址：https://maven.apache.org/download.cgi （2）将Maven解压到某个文件夹中，这里以“C:\Program Files\apache-maven-3.3.3”为例 （3）配置环境变量：将maven中的bin的路径添加到system variables的PATH中 （4）测试maven是否安装成功 在命令行中输入mvn -version 如果如下下图所示结果，证明配置正确 3. 下载dl4j的examples，网址为： https://github.com/deeplearning4j/dl4j-0.4-examples 4.打开eclipse，导入刚刚下载的dl4j的examples，具体地： 打开eclipse后->File->import->Maven Existing Maven Projects，在Root Directory中选择examples的文件夹 然后，Finish 这样，examples被成功导入 当然，由于Maven会自动导入程序所需的jar文件（在配置文件pom.xml中所提及），所以，会花费一些时间自动下载这些文件 点击运行，出现如下错误： 这个问题困扰了本人一周，终于解决，是因为系统缺少dll文件所致 5. 下载dll文件，地址为https://www.dropbox.com/s/6p8yn3fcf230rxy/ND4J_Win64_OpenBLAS-v0.2.14.zip?dl=1 下载后，将该文件随意放入一个文件夹中，这里以“C:/BLAS”为例 将所有下载得到的dll文件放入该文件夹，并且，将该路径添加至环境变量Path中 6.此时，再运行刚刚的examples，发现程序终于可以正常运行了！
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NRGAGA的专栏
01-21 694
https://blog.youkuaiyun.com/u011669700/article/details/80629357   https://deeplearning4j.org/cn   https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
Deep Learning电子版
最新发布
04-29
### 关于 Deep Learning 电子书的下载 对于希望获取《Deep Learning》这本书的电子版资源，可以通过官方渠道或其他合法途径获得完整的 PDF 文件。以下是具体方法： #### 官方网站下载 该书由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 编写，其官方网站提供了部分章节的内容供读者免费阅读[^2]。访问链接为 [http://www.deeplearningbook.org](http://www.deeplearningbook.org)，可以在线浏览部分内容。 如果需要完整版本，则建议购买正版图书或者通过授权平台下载 PDF 版本。例如，在一些学术机构或图书馆可能提供合法的电子书借阅服务。 #### 使用命令行工具提取章节并合并成单个文档 针对熟悉 Linux 或 macOS 终端操作系统的用户来说，也可以利用 shell 脚本来抓取各个独立 HTML 页面并将它们转换为单独的小型 PDF 文档之后再加以组合形成最终的大文件。下面给出了一组适用于此类场景下的指令序列作为参考[^2]: ```bash curl http://www.deeplearningbook.org/ | grep "<a href=\"contents" | sed -r 's#.*contents/(.*).html.*#\1.pdf#g' | xargs for f in `ls`; do mv "$f" "${f//www.deeplearningbook.org_contents_/}"; done pdfjoin -o ../DeepLearning.pdf TOC.pdf acknowledgements.pdf notation.pdf intro.pdf part_basics.pdf linear_algebra.pdf prob.pdf numerical.pdf ml.pdf part_practical.pdf mlp.pdf regularization.pdf optimization.pdf convnets.pdf rnn.pdf guidelines.pdf applications.pdf part_research.pdf linear_factors.pdf autoencoders.pdf representation.pdf graphical_models.pdf monte_carlo.pdf partition.pdf inference.pdf generative_models.pdf bib.pdf index-.pdf ``` 注意：以上过程仅限个人学习研究用途，请勿用于商业传播！ 另外还有一份基于 PyTorch 的深度学习教程可供选择，《Deep Learning with PyTorch》，它同样适合入门级的学习者以及有一定基础的技术人员深入探索框架的实际应用案例。可以从如下位置找到该项目的相关信息及其 PDF 下载入口[^1]: - 地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/1cf0b ###
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