Deeplearning4j 套件概述

Deeplearning4j 核心概念简介。

Eclipse DeepLearning4J

Eclipse Deeplearning4j 是一套用于在 JVM 上运行深度学习的工具。它是唯一允许您从 Java 训练模型，同时通过我们的 cpython 绑定、模型导入支持和其他运行时（如 tensorflow-java 和 onnxruntime）的互操作混合执行 python 与 python 生态系统互操作的框架。

考虑去我们的快速开始有关从哪里开始的概述。如果您有依赖性问题，请使用我们的必需的依赖项指导。

用例包括导入和重新训练模型（Pytorch、Tensorflow、Keras）模型以及在 JVM 微服务环境、移动设备、IoT 和 Apache Spark 中部署。这是对您的 python 环境的一个很好的补充，可以运行在 python 中构建的模型，部署到其他环境或打包到其他环境。

Deeplearning4j 有几个子模块，包括：

1.
Samediff ：用于执行复杂图形的类似于 tensorflow/pytorch 的框架。这个框架级别较低，但非常灵活。它也是运行 onnx 和 tensorflow 图表的基础 api。

2.
Nd4j ：用于 java 的 numpy ++。包含 numpy 操作和 tensorflow/pytorch 操作的混合。

3.
Libnd4j ：一个轻量级的独立 C++ 库，使数学代码能够在不同的设备上运行。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 python 脚本在生产中的部署。

5.
Apache Spark 集成：与 Apache Spark 框架的集成，支持在 spark 上执行深度学习管道

6.
Datavec ：一个数据转换库，将原始输入数据转换为适合运行神经网络的张量。

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