Java 神经网络预测和推理框架

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于 2025-08-15 10:52:18 发布 · 908 阅读

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#java #神经网络 #开发语言

Java 中有多种用于神经网络预测和推理的库与框架，虽然 Python 是深度学习的主流语言，但 Java 生态也有不少成熟工具，适合在生产环境中集成神经网络模型进行预测和推理。以下是常用的方案：

1. Deeplearning4j（DL4J）

定位：Java 生态最成熟的深度学习框架，支持端到端的模型训练与推理，兼容主流深度学习模型。
特点：
- 支持多层感知机（MLP）、CNN、RNN、LSTM 等常见神经网络结构。
- 可加载预训练模型（如 TensorFlow、Keras 模型，需转换格式）。
- 适合大规模数据处理，集成了 Apache Spark 和 Hadoop。
适用场景：需要在 Java 中直接训练模型，或部署复杂神经网络进行推理（如时间序列预测、图像分类）。
示例代码（简单预测）：

java

运行

// 构建一个简单的多层感知机（MLP）用于回归预测
MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .seed(123)
    .updater(new Adam(0.001))
    .list()
    .layer(new DenseLayer.Builder().nIn(2).nOut(10).activation(Activation.RELU).build())
    .layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE)
        .nIn(10).nOut(1).activation(Activation.IDENTITY).build())
    .build();

Mu