Java开发者必知：DJL深度学习平台带您一览人工智能新视界

人工智能

2023-11-06 09:36:50

DJL：一个为Java开发者量身打造的深度学习平台

深度学习时代的Java

在人工智能领域，深度学习技术取得了突飞猛进的发展，为各种应用场景带来了革命性的突破。然而，对于Java开发者而言，在深度学习领域却面临着缺乏一个易于使用、基于Java的深度学习框架的难题。

DJL：弥合Java和深度学习的鸿沟

DJL 的出现，正是为了填补这一空白。它是一个完全基于Java构建的深度学习平台，为Java开发者提供了一个友好而强大的环境，让他们能够轻松地构建和训练深度学习模型。

DJL 的优势

DJL 拥有诸多优势，使其成为 Java 开发者的理想选择：

多框架支持： DJL 支持 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等主流深度学习框架，赋予开发者选择最适合自己需求的框架的灵活性。
丰富的 API： DJL 提供了一系列丰富的 API，涵盖模型构建、训练、评估和部署等各个方面，使开发者能够快速而高效地开发和部署深度学习模型。
多部署方式： DJL 支持多种部署方式，包括本地部署、云端部署和边缘部署，为开发者提供了根据其需求灵活选择部署选项的可能性。

入门 DJL

安装

首先，需要安装 DJL。请访问 DJL 官网获取最新的安装指南。

创建第一个模型

现在，让我们动手创建第一个深度学习模型。我们将使用 MNIST 数据集训练一个手写数字分类器。

import ai.djl.Model;
import ai.djl.basicdataset.Mnist;
import ai.djl.engine.Engine;
import ai.djl.metric.Accuracy;
import ai.djl.ndarray.types.Shape;
import ai.djl.nn.Activation;
import ai.djl.nn.Block;
import ai.djl.nn.SequentialBlock;
import ai.djl.nn.core.Linear;
import ai.djl.training.DefaultTrainingConfig;
import ai.djl.training.EasyTrain;
import ai.djl.training.Trainer;
import ai.djl.training.TrainingConfig;
import ai.djl.training.dataset.Batch;
import ai.djl.training.evaluator.Accuracy;
import ai.djl.training.listener.TrainingListener;
import ai.djl.training.loss.Loss;
import ai.djl.training.optimizer.Optimizer;
import ai.djl.training.tracker.BestModelTracker;
import ai.djl.training.tracker.Tracker;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

// 导入必要的库

Mnist mnist = Mnist.builder().optLimit(10000).build();
// 加载数据

SequentialBlock model = new SequentialBlock();
model.add(Linear.builder().setUnits(784).setInputShape(new Shape(784)).build());
model.add(Activation::relu);
model.add(Linear.builder().setUnits(128).build());
model.add(Activation::relu);
model.add(Linear.builder().setUnits(10).build());
// 构建模型

TrainingConfig config =
    new DefaultTrainingConfig(Loss.crossEntropyLoss())
        .addEvaluator(new Accuracy())
        .optDevices(Engine.getInstance().getDevices(1))
        .addTracker(new BestModelTracker())
        .optOptimizer(Optimizer.adam().setLearningRate(0.01f))
        .optEpoch(10);
// 配置训练器

try (Trainer trainer = model.newTrainer(config)) {
  trainer.setMetrics(new Accuracy());
  EasyTrain.fit(trainer, Arrays.asList(mnist.getTrainingSet(), mnist.getValidationSet()),
      new List<TrainingListener>() {{
        add(new TrainingListener.Speedometer());
        add(new TrainingListener.Defaults());
      }});
}
// 训练模型

Model bestModel = config.getTracker().getBestModel();
mnist.evaluate(bestModel);
// 评估模型