### 如何在
DJL 中调用
PyTorch 模型
DJL 是一个专门为
Java 开发者设计的
深度学习框架，它支持多种主流的
深度学习引擎，其中包括
PyTorch。通过
DJL，开发者可以在
Java 应用程序中轻松加载并推理
PyTorch 模型。
#### 1. 准备环境
为了成功调用
PyTorch 模型，首先需要设置开发环境。这通常涉及配置 Maven 或 Gradle 构建工具来引入必要的依赖项。以下是 Maven 的 `pom.xml` 配置示例：
```xml
<dependencies>
<!--
DJL API -->
<dependency>
<groupId>ai.
djl</groupId>
<artifactId>api</artifactId>
<version>0.23.0</version>
</dependency>
<!--
PyTorch Engine -->
<dependency>
<groupId>ai.
djl.
pytorch</groupId>
<artifactId>
pytorch-engine</artifactId>
<version>0.23.0</version>
</dependency>
<!-- Native libraries for your OS
(example for Linux
) -->
<dependency>
<groupId>ai.
djl.
pytorch</groupId>
<artifactId>
pytorch-native-cpu-linux-x86_64</artifactId>
<version>1.13.1</version>
</dependency>
</dependencies>
```
以上代码片段展示了如何为项目添加
DJL 和
PyTorch 引擎的相关依赖[^2]。
#### 2. 加载
模型
一旦环境搭建完成，下一步就是加载预训练的
PyTorch 模型。可以通过指定本地路径或远程 URL 来获取
模型文件。下面是一个简单的例子，展示如何从本地目录加载
模型：
```
java
import ai.
djl.Model;
import ai.
djl.inference.Predictor;
import ai.
djl.modality.cv.ImageFactory;
import ai.
djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.
djl.translate.TranslateException;
public class
PyTorchModelExample {
public static void main
(String[] args
) throws Exception {
Criteria<?> criteria = Criteria.builder
()
.setTypes
(Image.class, String.class
)
.optEngine
("
PyTorch"
) // 设置使用
PyTorch 引擎
.optTranslator
(new ImageClassificationTranslator
())
.optProgress
(new ProgressBar
()) // 显示下载进度条
.build
();
try
(Model model = ModelZoo.loadModel
(criteria
)) { // 使用 Model Zoo 自动管理
模型缓存
System.out.println
(model
);
try
(Predictor<Image, String> predictor = model.newPredictor
()) {
Image img = ImageFactory.getInstance
().fromFile
(new File
("path/to/your/image.jpg"
));
String result = predictor.predict
(img
); // 执行预测操作
System.out.println
(result
);
}
} catch
(TranslateException e
) {
e.printStackTrace
();
}
}
}
```
此代码段演示了如何利用
DJL 提供的高级接口加载图像分类
模型，并对其进行推断[^3]。
#### 3. 处理自定义
模型
如果要加载的是用户自己训练的
PyTorch 模型，则需将其转换为 ONNX 格式或者直接保存为 `.pt` 文件形式。之后按照上述方法调整路径参数即可完成加载过程[^4]。
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