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DL4J实战之一：准备
阅读原文时间：2021年10月09日阅读：1

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内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

关于DL4J

  • DL4J是Deeplearning4j的简称，是基于Java虚拟机的深度学习框架，是用java和scala开发的，已开源，官网：https://deeplearning4j.org/

关于《DL4J实战》系列

  • 《DL4J实战》是欣宸在深度学习领域的原创，旨在通过一系列动手操作，由浅入深了解深度学习的基本知识，掌握通用操作，并且对DL4J逐渐熟练，进而在学习和工作中解决实际问题

本篇概览

  • 作为《DL4J实战》系列的开篇，本文为后面的文章和实战做好准备工作，包含以下内容：
  1. 确定环境和版本信息
  2. 创建名为dl4j-tutorials的maven工程作为父工程，后面整个系列的代码都是dl4j-tutorial的子工程
  3. 创建名为commons的子工程，这里面是一些常用的工具代码，例如下载数据集、绘图等

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该项目源码的仓库地址，ssh协议

  • 这个git项目中有多个文件夹，《DL4J实战》系列的源码在dl4j-tutorials文件夹下，如下图红框所示：

版本信息

本系列实战都是在以下环境进行，这里列出来供您参考：

  1. 操作系统：win10 64位专业版
  2. JDK：1.8.0_281
  3. maven：3.6.2
  4. IEDA：2021.1.1 (Ultimate Edition)
  5. DL4J：1.0.0-beta7

《DL4J实战》系列源码的公用父工程

  • 《DL4J实战》系列的源码都放置在同一个父工程下，除了管理代码方便，还可以将各个子工程的依赖库版本统一管理，接下来创建这个父工程；

  • 新建名为dl4j-tutorials的maven工程，该工程下只有pom.xml，内容如下：


    http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    4.0.0
    com.bolingcavalry
    dlfj-tutorials
    1.0-SNAPSHOT
    commons classifier-iris
    pom

    <properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    &lt;dl4j-master.version&gt;1.0.0-beta7&lt;/dl4j-master.version&gt;
&lt;!-- Change the nd4j.backend property to nd4j-cuda-X-platform to use CUDA GPUs --&gt;
&lt;!-- &lt;nd4j.backend&gt;nd4j-cuda-10.2-platform&lt;/nd4j.backend&gt; --&gt;
&lt;nd4j.backend&gt;nd4j-native&lt;/nd4j.backend&gt;
&lt;java.version&gt;1.8&lt;/java.version&gt;
&lt;maven-compiler-plugin.version&gt;3.6.1&lt;/maven-compiler-plugin.version&gt;
&lt;maven.minimum.version&gt;3.3.1&lt;/maven.minimum.version&gt;
&lt;exec-maven-plugin.version&gt;1.4.0&lt;/exec-maven-plugin.version&gt;
&lt;maven-shade-plugin.version&gt;2.4.3&lt;/maven-shade-plugin.version&gt;
&lt;jcommon.version&gt;1.0.23&lt;/jcommon.version&gt;
&lt;jfreechart.version&gt;1.0.13&lt;/jfreechart.version&gt;
&lt;logback.version&gt;1.1.7&lt;/logback.version&gt;
&lt;project.build.sourceEncoding&gt;UTF-8&lt;/project.build.sourceEncoding&gt;
    </properties>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.freemarker</groupId>
            <artifactId>freemarker</artifactId>
            <version>2.3.29</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.netty</groupId>
            <artifactId>netty-common</artifactId>
            <version>4.1.48.Final</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.nd4j</groupId>
            <artifactId>${nd4j.backend}</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.datavec</groupId>
            <artifactId>datavec-api</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.datavec</groupId>
            <artifactId>datavec-data-image</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.datavec</groupId>
            <artifactId>datavec-local</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-datasets</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-zoo</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <!-- ParallelWrapper & ParallelInference live here -->
        <dependency>
            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-parallel-wrapper</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Used in the feedforward/classification/MLP* and feedforward/regression/RegressionMathFunctions example -->
        <dependency>
            <groupId>jfree</groupId>
            <artifactId>jfreechart</artifactId>
            <version>${jfreechart.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.jfree</groupId>
            <artifactId>jcommon</artifactId>
            <version>${jcommon.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Used for downloading data in some of the examples -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
            <artifactId>httpclient</artifactId>
            <version>4.3.5</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-classic</artifactId>
            <version>${logback.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.datavec</groupId>
            <artifactId>datavec-data-codec</artifactId>
            <version>${dl4j-master.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.bytedeco</groupId>
            <artifactId>javacv-platform</artifactId>
            <version>1.5.2</version>
        </dependency>
        &lt;dependency&gt;
        &lt;groupId&gt;org.projectlombok&lt;/groupId&gt;
        &lt;artifactId&gt;lombok&lt;/artifactId&gt;
        &lt;version&gt;1.16.16&lt;/version&gt;
    &lt;/dependency&gt;
&lt;/dependencies&gt;
    </dependencyManagement>

子工程commons

  • 后面的实战中，我们常用到下载文件、绘图等功能，因此新增一个子工程，将下载绘图等功能对应的工具类都在这里面给其他工程使用

  • 在dl4j-tutorials下新增名为commons的子工程，其pom.xml内容如下：


    http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> dlfj-tutorials com.bolingcavalry 1.0-SNAPSHOT 4.0.0 commons org.datavec datavec-api org.apache.httpcomponents httpclient org.deeplearning4j deeplearning4j-core jfree jfreechart

  • 目前commons子工程中有四个类，并非欣宸原创，而是来自DL4J的官方demo，其功能简介如下：

  1. DataUtilities：下载和解压指定地址对应的文件
  2. DownloaderUtility：DL4J为我们准备了丰富的数据集(例如150个鸢尾花数据，带标签)，这些内容保存在云端(AZURE)，通过DownloaderUtility可以很方便的下载和解压这些数据集
  3. PlotUtil：绘制二维图形
  4. VAEPlotUtil：绘制变分自编码图形
  • 上述四个类在工程中的位置如下图所示，限于篇幅就不贴出代码了，有需要的话请在github上获取：

  • 至此，准备工作就完成了，接下来的旅程会异常精彩，欣宸感谢您的一路相伴！

你不孤单，欣宸原创一路相伴

  1. Java系列
  2. Spring系列
  3. Docker系列
  4. kubernetes系列
  5. 数据库+中间件系列
  6. DevOps系列

欢迎关注公众号：程序员欣宸

微信搜索「程序员欣宸」，我是欣宸，期待与您一同畅游Java世界…

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