Eclipse搭建DL4J项目

最新推荐文章于 2025-01-01 02:00:00 发布

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本文档提供了deeplearning4j DL4J MNIST示例的详细步骤，包括从GitHub下载并导入Eclipse的过程。文章还介绍了如何解决导入过程中出现的问题，并展示了MNIST数据集上训练的神经网络模型性能指标，如准确率达到了97.3%。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、访问https://github.com/deeplearning4j/dl4j-examples

2、点击“clone or download”，选择“download zip”

3、下载到磁盘并解压如下图：

4、把dl4j-examples导入到eclipse中。File->Import->Existing Maven Projects

5、导入进去之后会报错：

Maven报错Missing artifact jdk.tools:jdk.tools:jar:1.6

解决办法：pom.xml中增加如下：

<dependency>
<groupId>jdk.tools</groupId>
<artifactId>jdk.tools</artifactId>
<version>1.6</version>
<scope>system</scope>
<systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath>

</dependency>

6、成功导入的如下图：

7、运行org.deeplearning4j.examples.feedforward.mnist.MLPMnistSingleLayerExample 类，结果如下图所示：

Accuracy	准确率：模型准确识别出的MNIST图像数量占总数的百分比。
Precision	精确率：真正例的数量除以真正例与假正例数之和。
Recall	召回率：真正例的数量除以真正例与假负例数之和。
F1 Score	F1值：精确率和召回率的加权平均值。