DL4J

什么是"DL4J"？

Eclipse Deeplearning4j是一套在JVM上运行深度学习的工具套件。它是唯一一个允许您在Java中训练模型并通过混合使用Python执行、模型导入支持以及与其他运行时（如tensorflow-java和onnxruntime）进行互操作的框架。考虑查看我们的快速入门，了解从哪里开始。如果您遇到依赖问题，请使用我们的必需依赖指南。使用情况包括导入和重新训练模型（Pytorch、Tensorflow、Keras）模型，并在JVM微服务环境、移动设备、物联网和Apache Spark中部署。它是您在Python环境中运行构建的模型、部署到其他环境或打包的绝佳补充。Deeplearning4j有几个子模块，包括：

• Samediff：类似于tensorflow/pytorch的图执行框架。这个框架更低级，但非常灵活。它也是运行onnx和tensorflow图形的基本API。
• Nd4j：Java的numpy ++。包含numpy操作和tensorflow/pytorch操作的混合。
• Libnd4j：一个轻量级的、独立的C++库，使数学代码能够在不同设备上运行。可优化以在各种设备上运行。
• Python4j：一个Python脚本执行框架，简化了将Python脚本部署到生产环境中。
• Apache Spark集成：与Apache Spark框架集成，实现在Spark上执行深度学习管道。
• Datavec：一个数据转换库，将原始输入数据转换为适合在神经网络上运行的张量。

"DL4J"有哪些功能？

Eclipse Deeplearning4j提供了丰富的功能，包括：

• 支持在JVM上运行深度学习模型
• 可以与Python生态系统进行互操作
• 支持导入和重新训练多种模型
• 适用于各种场景，包括微服务环境、移动设备、物联网和Apache Spark

产品特点：

Eclipse Deeplearning4j具有以下特点：

• 提供了高级的深度学习框架，如多层网络和计算图
• 提供了低级的Samediff框架，类似于tensorflow或pytorch，具有内置的自动微分功能
• 包含了数据转换库datavec，用于将原始数据转换为适合神经网络运行的张量
• 支持Python脚本执行框架python4j，简化了将Python脚本部署到生产环境中
• 提供了与Apache Spark集成，实现在Spark上执行深度学习管道

应用场景：

Eclipse Deeplearning4j适用于多种场景，包括但不限于：

• 在JVM上训练和部署深度学习模型
• 将Python构建的模型导入到JVM环境中进行重新训练和部署
• 在移动设备和物联网设备上部署深度学习模型
• 在Apache Spark上执行深度学习管道

"DL4J"如何使用？

1. 阅读产品概要，了解Eclipse Deeplearning4j的基本概念和功能。
2. 查看产品特点，了解Eclipse Deeplearning4j的主要特点和优势。
3. 探索应用场景，了解Eclipse Deeplearning4j适用的各种场景和用例。
4. 根据需求选择合适的模块和功能，开始使用Eclipse Deeplearning4j进行深度学习任务。

常见问题：

暂无。