Deeplearning4j环境搭建——1.0.0-beta4【原创】

Deeplearning4j 是什么

Deeplearning4j 是由美国 AI 创业公司 Skymind 开源并维护的一个基于 Java/JVM 的深度学习框架。同时也是在 Apache Spark 平台上为数不多的，可以原生态支持分布式模型训练的框架之一。此外，Deeplearning4j 还支持多 GPU/GPU 集群，可以与高性能异构计算框架无缝衔接，从而进一步提升运算性能。在 2017 年下半年，Deeplearning4j 正式被 Eclipse 社区接收，同 Java EE 一道成为 Eclipse 社区的一员。

如何看待DJ？

如果您励志研究算法，对不起DJ不是您的最佳选择。如果您和我一样想通过学习DJ解决企业难题，提升服务能力，恭喜您它一定能助您一臂之力。DJ本身就是一个商业型框架，它本身提升了分布式计算，大数据处理的能力。

JAVA开发者

作者本身是一位资深的JAVA开发者，我认为DJ是JAVA开发者转型AI计算的最佳跳板。随着5G,量子计算机，物联网的主见成熟，AI智能计算一定是未来一大趋势。我们只需要知道算法逻辑，并借助DJ加以运用就可以了。

环境搭建

1、项目依赖

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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
        xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
        xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>wang.igood.ai</groupId>
    <artifactId>detection</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
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        <nd4j.version>1.0.0-beta4</nd4j.version>
        <dl4j.version>1.0.0-beta4</dl4j.version>
        <datavec.version>1.0.0-beta4</datavec.version>
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        <scala.binary.version>2.10</scala.binary.version>
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    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.nd4j</groupId>
            <artifactId>nd4j-native</artifactId>
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            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
            <version>${dl4j.version}</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>slf4j-api</artifactId>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-parallel-wrapper</artifactId>
            <version>${dl4j.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-ui_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${dl4j.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

2、实例代码

public class Lesson1 {
/**

* 系统环境配置

* PS:由于框架会调用原生系统中的相关语法，校验环境配置是否正确。

* */
    public static void main(String arg[]){
System.out.println(Nd4j.getBackend());
        INDArray data1 = Nd4j.create(new double[]{1,2,3,4});
        INDArray data2 = Nd4j.create(new double[]{10,20,30,40});
        System.out.println(data1.add(data2));
    }
}

DJ环境的搭建相对比较简单，主要是校验DJ的环境配置。大家如有疑问欢迎留言，感谢支持。

下一篇讲解AI训练中的数据准备。

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