DL4J

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Deeplearning4j是一个在JVM上运行深度学习的工具套件，可以导入和重新训练Pytorch、Tensorflow、Keras等模型，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环境中运行在其他环境中构建的模型的绝佳补充。它包含了Samediff、Nd4j、Libnd4j、Python4j、Apache Spark集成和Datavec等多个子模块，提供了丰富的功能和灵活性。适用于各种应用场景，如导入和重新训练模型、微服务环境、移动设备和物联网以及Apache Spark集成。

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DL4J简介

Introduction to core Deeplearning4j concepts。该网站属于综合其他行业。已开启gzip压缩。

什么是”DL4J”？

Deeplearning4j是一个在JVM上运行深度学习的工具套件。它是唯一一个允许您从Java训练模型并与Python生态系统进行交互的框架，通过混合使用我们的cpython绑定、模型导入支持以及与tensorflow-java和onnxruntime等其他运行时的互操作性实现。它可以导入和重新训练(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环境中运行在其他环境中构建的模型的绝佳补充。

“DL4J”有哪些功能？

1. Samediff：类似于tensorflow/pytorch的执行框架，用于执行复杂图形。这个框架更低级，但非常灵活，也是运行onnx和tensorflow图形的基本API。
2. Nd4j：Java的numpy++。包含了numpy操作和tensorflow/pytorch操作的混合。
3. Libnd4j：一个轻量级的、独立的C++库，可以在不同设备上运行数学代码。可优化以在各种设备上运行。
4. 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的过程。
5. Apache Spark集成：与Apache Spark框架集成，实现在spark上执行深度学习流水线。
6. 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。

应用场景：

– 导入和重新训练模型：可以导入和重新训练Pytorch、Tensorflow、Keras等模型，并在JVM环境中部署。
– 微服务环境：适用于在JVM微服务环境中部署和运行深度学习模型。
– 移动设备和物联网：可以将深度学习模型部署到移动设备和物联网设备上。
– Apache Spark：与Apache Spark集成，实现在Spark上执行深度学习流水线。

DL4J官网入口网址

https://deeplearning4j.konduit.ai

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