DJL-Java开发者深度学习之数据处理（一）

最新推荐文章于 2024-10-30 15:30:24 发布

ousinka

最新推荐文章于 2024-10-30 15:30:24 发布

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分类专栏： Java开发者动手学习深度学习文章标签： java 深度学习开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xxcnb/article/details/121241182

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本文介绍了DJL库在深度学习中的数据处理，强调了NDArray在CPU、GPU和云端的支持以及自动微分功能。文章通过创建和管理NDArray，展示如何使用arange创建行向量，并通过NDManager管理内存。此外，还讨论了NDArray的shape属性和reshape方法，帮助Java开发者从数字计算转向向量计算。为初学者提供了简单上手的代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。可以说，数据处理是深度学习的基础。为了开始我们后续的工作，首先我们需要存储和处理数。如果您之前使用过Python的科学计算包NumPy，那么您将会接下来的内容非常熟悉。
在DJL的NDArray不仅支持CUP，还支持GPU以及分离式云端结构，并且支持自动微分等功能。

新手上路

新手上路，我们先用arange创建一个一个行向量x，包含从0开始连续的12个整数。

NDManager manager = NDManager.newBaseManager();
NDArray x = manager.arange(12);
System.out.println(x);

//输出值为：
ND: (12)

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DJL快速入门（纯Java跑深度学习模型）

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