Anhang H. DL4J-Projekte einrichten
DL4J ist eine Suite von Tools, die zusammen eine vollständige Plattform für Deep Learning bilden. Es gibt mehrere Abhängigkeiten, die du miteinander verbinden kannst, um verschiedene Funktionen zur Unterstützung von Deep Learning-Modellen auszuführen. DL4J verwendet Maven, um zu steuern, wie die Abhängigkeiten in einem Projekt verknüpft werden. In diesem Abschnitt zeigen wir dir einige der relevanten Abhängigkeiten, die du nutzen kannst, um deine eigenen Deep Learning-Modelle, -Tools und -Integrationen zu erstellen.
Ein neues DL4J-Projekt erstellen
DL4J ist ein Open-Source-Projekt, das sich an professionelle Java-Entwickler richtet, die mit Produktionsimplementierungen, einer IDE wie IntelliJ und einem automatisierten Build-Tool wie Maven vertraut sind. Unser Tool ist für dich am besten geeignet, wenn du diese Tools bereits beherrschst. ND4J und DataVec, unsere Vektorisierungsbibliothek, werden automatisch installiert, wenn du die Schnellstartanleitung unten befolgst.
Hier sind die Anforderungen an die Systemkonfiguration:
- Java 7 oder höher
- Maven 3.2.5 oder höher (Abhängigkeitsmanagement und automatisches Build-Tool)
- Git
Es gibt auch einige optionale Schritte, die du durchführen kannst, z. B. die Installation der folgenden Elemente:
- Cuda 7 für GPUs
- Scala 2.10.x
- Windows
- GitHub
Beginnen wir damit, deine Umgebung einzurichten, angefangen mit Java.
Java
Java ist die wichtigste Schnittstellen- und Netzwerksprache des ND4J, denn sie wird für ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Read now
Unlock full access