Deep Java Library (DJL) API 介绍

Deep Java Library (DJL) 提供了一套丰富的 API，使得 Java 开发者可以轻松地进行深度学习任务，包括模型加载、训练、推理等。以下是 DJL 的主要模块和 API 的详细介绍。
1. 核心模块
1.1 Model
Model 类是 DJL 中的核心类之一，用于表示深度学习模型。它可以加载预训练模型或自定义模型，并提供训练和推理的方法。

import ai.djl.Model;

// 创建一个空模型
Model model = Model.newInstance("myModel");

// 加载预训练模型
ZooModel<Image, Classifications> loadedModel = Criteria.builder()
    .setTypes(Image.class, Classifications.class)
    .optModelName("resnet18_v1")
    .optEngine("PyTorch")
    .optProgress(new ProgressBar())
    .build()
    .loadModel();

1.2 Predictor
Predictor 类用于执行模型的推理操作。通过 Predictor，可以将输入数据传递给模型并获取预测结果。

import ai.djl.inference.Predictor;

try (Predictor<Image, Classifications> predictor = loadedModel.newPredictor()) {
    Image img = ImageFactory.getInstance().fromFile(Paths.get("path/to/your/image.jpg"));
    Classifications result = predictor.predict(img);
    System.out.println("预测结果: " + result);
}

2. 数据处理模块
2.1 NDArray
NDArray 类用于表示多维数组，类似于 NumPy 中的数组。它是进行张量操作的基础。

import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;

try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) {
    NDArray array = manager.create(new float[]{1.0f, 2.0f, 3.0f});
    System.out.println(array);
}

2.2 Transform
Transform 接口用于定义数据预处理和后处理的步骤。常见的预处理步骤包括图像缩放、归一化等。

import ai.djl.modality.cv.transform.Resize;
import ai.djl.modality.cv.transform.ToTensor;
import ai.djl.translate.Pipeline;

Pipeline pipeline = new Pipeline();
pipeline.add(new Resize(224, 224));
pipeline.add(new ToTensor());

3. 模型动物园
3.1 Criteria
Criteria 类用于定义模型的选择标准，包括模型类型、应用领域、框架等

import ai.djl.repository.zoo.Criteria;

Criteria<Image, Classifications> criteria = Criteria.builder()
    .setTypes(Image.class, Classifications.class)
    .optApplication(ai.djl.modality.cv.Application.IMAGE_CLASSIFICATION)
    .optModelName("resnet18_v1")
    .optEngine("PyTorch")
    .optProgress(new ProgressBar())
    .build();

3.2 ZooModel
ZooModel 类表示从模型动物园中加载的模型。通过 Criteria 可以加载预训练模型。

import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;

try (ZooModel<Image, Classifications> model = criteria.loadModel()) {
    // 使用模型进行推理
}

4. 训练模块
4.1 Trainer
Trainer 类用于训练模型。它管理模型的优化器、损失函数和评估指标。

import ai.djl.training.Trainer;
import ai.djl.training.DefaultTrainingConfig;
import ai.djl.training.optimizer.Optimizer;
import ai.djl.training.loss.Loss;
import ai.djl.training.evaluator.Evaluator;

DefaultTrainingConfig config = new DefaultTrainingConfig(Loss.softmaxCrossEntropyLoss())
    .optOptimizer(Optimizer.adam())
    .addEvaluator(new Accuracy())
    .addTrainingListeners(TrainingListener.Defaults.logging());

try (Trainer trainer = model.newTrainer(config)) {
    // 训练模型
}

4.2 Dataset
Dataset 类用于表示数据集。它可以加载和迭代数据，支持多种数据源。

import ai.djl.dataset.api.Dataset;
import ai.djl.dataset.cv.classification.ImageFolder;

Dataset dataset = ImageFolder.builder()
    .setSampling(100, true)
    .optUsage(Dataset.Usage.TRAIN)
    .addTransform(pipeline)
    .build();
dataset.prepare();

5. 其他模块
5.1 Translator
Translator 接口用于定义输入和输出的转换逻辑。它将原始数据转换为模型可以接受的格式，并将模型的输出转换为用户友好的格式。

import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;

class MyTranslator implements Translator<Image, Classifications> {
    @Override
    public Batch processInput(TranslatorContext ctx, Image input) {
        // 将图像转换为 NDArray
        return ctx.batchify(input.toNDList(ctx.getNDManager()));
    }

    @Override
    public Classifications processOutput(TranslatorContext ctx, Batch output) {
        // 将模型输出转换为分类结果
        return Classifications.of(output.getOutputs().get(0));
    }
}

总结
通过以上介绍，我们可以看到 DJL 提供了一套完整的 API，涵盖了从数据处理、模型加载、训练到推理的各个环节。这些 API 使得 Java 开发者可以更加方便地进行深度学习任务，而无需深入了解底层的复杂细节。希望这些介绍对你理解和使用 DJL 有所帮助