前言我们之前已经介绍了关于java8中lambda和函数式编程的相关内容，虽然我们开始了Java8的旅程，但是很多人直接从java6上手了java8， 也许有一些JDK7的特性你还不知道，在本章节中带你回顾一下我们忘记了的那些特性。 尽管我们不能讲所有特性都讲一遍，挑出常用的核心特性拎出来一起学习。异常改进try-with-resources这个特性是在JDK7种出现的，我们在之前操作一个流对象的
deeplearning4j是基于java的深度学习库，当然，它有许多特点，但暂时还没学那么深入，所以就不做介绍了需要学习dl4j，无从下手，就想着先看看官网的examples，于是，下载了examples程序，结果无法运行，总是出错，如下：查看一周的错误，也没有成功，马上就要放弃了，结果今天在论坛一大牛指导下，终于成功跑起，下面，将心酸的环境配置过程记录如下，以备自己以后查阅，同时，也希望各种高
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2024-07-14 17:10:07
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在现代人工智能和机器学习领域，深度学习（Deep Learning）已经成为一项重要技术，它能够帮助我们解决各种复杂问题。然而，在我们使用 Java 语言调用深度学习框架时，可能会遇到一系列问题，其中之一就是 Java 框架与深度学习库的兼容性问题。本文将详细记录解决这个问题的过程，帮助开发人员深入理解并有效应对相似问题。
### 问题背景
在我们的项目中，团队决定采用 Java 语言借助 D
DeeplearningforJava简单介绍：deeplearning4j是一个Apache 2.0-licensed，开源的，分布式神经网络库编写的java和Scala。主要模块:datavec(数据载体)用于将图像、文本和CSV数据转换成适合于深入学习的格式的库nn(结构)神经网络结构设计的核心神经网络结构多层网络和计算图core附加的功能建立在deeplearning4j NN
DeeplearningforJava简单介绍：deeplearning4j是一个Apache 2.0-licensed，开源的，分布式神经网络库编写的java和Scala。主要模块:datavec(数据载体)用于将图像、文本和CSV数据转换成适合于深入学习的格式的库nn(结构)神经网络结构设计的核心神经网络结构多层网络和计算图core附加的功能建立在deeplearning4j N
一、DeepLearning4J的简介和系统要求1、DeepLearning4J简介Deeplearning4J（以下简称DL4J）不是第一个开源的深度学习项目，但与此前的其他项目相比，DL4J在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J是基于JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架，其宗旨是在合理的时间内解决各类涉及大量数据的问题。它与Hadoop和Spark集成，可使用任意数量的G
实验目的，测试ehcache关键出错误的地方，1，数据库驱动，url地址写错，最后界别是？，不是斜杠，否则报告字符串too long的错误。druid的默认连接池初始化为1，即可。2，入口启动类要加入@MapperScan(basePackages = {"cn.taotao.dao"}),3，在yml配置文件中，指定mapper的local位置，否则报告Invalid bound stateme
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2024-07-15 14:59:52
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# One-hot encode the desired outputs: [number, "fizz", "buzz", "fizzbuzz"]def fizz_buzz_encode(i): if i % 15 == 0: return 3 elif i % 5 == 0: return 2 ...
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2021-07-15 12:27:00
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Deep Learning for Computer Vision Chapter05Tensor的存储形式 4×3×4表示有三维，从外往里一层一层的展开，得到如上所示的矩阵。view方法view(x1,x2,x3,…xn)，最后的n为几就会把原来的Tensor展成多少维的Tensor，当xj=-1时(j=1,2,3,…n)，会自动适应每一个维度有多少个元素。import torch
x = to
deeplearning量化 量化配置 通过字典配置量化参数 TENSORRT_OP_TYPES = [ 'mul', 'conv2d', 'pool2d', 'depthwise_conv2d', 'elementwise_add', 'leaky_relu' ] TRANSFORM_PASS_O
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2021-02-21 06:49:00
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Deeplearning4j内置数据迭代器的使用一、简介二、导包三、MNIST分类网络四、使用MNIST内置数据迭代器五、训练六、评估模型 一、简介玩具数据集对于测试假设和开始任何神经网络训练过程至关重要。 Deeplearning4j带有用于常见数据集的内置数据集迭代器，包括但不限于： • MNIST • Iris • TinyImageNet (subset of ImageNet) • C
from:在前两天的博客中，我们用Deeplearning4j做了Mnist数据集的分类。算是第一个深度学习的应用。像Mnist数据集这样图片尺寸不大，而且是黑白的开源图片集在本地完成训练是可以的，毕竟我们用了Lenet这样相对简单的网络结构，而且本地的机器配置也有8G左右的内存。但实际生产中，图片的数量要多得多，尺寸也大得多，用的网络也会是AlexNet、GoogLenet这样更多层数的网络，所
deeplearning搜索空间 搜索空间是神经网络搜索中的一个概念。搜索空间是一系列模型结构的汇集, SANAS主要是利用模拟退火的思想在搜索空间中搜索到一个比较小的模型结构或者一个精度比较高的模型结构。 paddleslim.nas 提供的搜索空间 根据初始模型结构构造搜索空间: MobileN
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2021-02-21 11:30:00
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Deeplearning知识蒸馏 merge paddleslim.dist.merge(teacher_program, student_program, data_name_map, place, scope=fluid.global_scope(), name_prefix='teacher_
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2021-02-21 06:56:00
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deeplearning模型分析 FLOPs paddleslim.analysis.flops(program, detail=False) 获得指定网络的浮点运算次数(FLOPs)。 参数： program(paddle.fluid.Program) - 待分析的目标网络。更多关于Program
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2021-02-21 06:16:00
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一．说明《Accelerating MATLAB with GPU Computing》这本书，于是又想再次尝试混合编程，没想到居然成功了，也许是最近一年经常使用Matlab的缘故。《Accelerating MATLAB with GPU Computing》这本书的方法和流程，但愿作者不要与我计较，就当我替你们做宣传吧。 二．实践 基础 确定有支持CUDA的Nvidia显卡，并且已经正确安装
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2024-04-29 23:09:25
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在之前的几篇博客中，我直接通过Deeplearning4j进行建模、训练以及评估预测。但在实际使用中，各个团队未必都会将Deeplearning4j作为首选的开源库。这样一来，模型的复用就变得非常困难，无形中增加了重复劳动的成本。虽然我们可以自己开发一套不同库之间模型转换的工具，但是这需要对转换双方的库的实现都要非常清楚，包括正确的解析模型文件及参数，正确建模以及导入参数等等，显然这项工作出错的可
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2024-03-26 15:48:56
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deeplearning模型量化实战 MegEngine 提供从训练到部署完整的量化支持，包括量化感知训练以及训练后量化，凭借“训练推理一体”的特性，MegEngine更能保证量化之后的模型与部署之后的效果一致。本文将简要介绍神经网络量化的原理，并与大家分享MegEngine量化方面的设计思路与实操
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2021-02-17 06:18:00
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一、基础知识（了解） 背景知识： 如官网描述，dl4j-examples含有丰富的深度学习神经网络应用案例，这是一个为Java和Scala编写的首个商业级开源分布式深度学习库。DL4J与Hadoop和Spark集成，为商业环境（而非研究工具目的）所设计。Skymind是DL4J的商业支持机构。  
几何深度学习（Geometric Deep Learning）技术几何深度学习综述从论文Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges，了解一下几何深度学习。 https://geometricdeeplearning.com关于这个主题，研究者甚至建了一个网站。几何深度学
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2023-12-22 19:42:06
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