Deep Learning

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:

1. Java 7 oder höher
2. Maven 3.2.5 oder höher (Abhängigkeitsmanagement und automatisches Build-Tool)
3. 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 ...