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DL4J

DL4J,Deeplearning4j,基于JVM的开源深度学习框架

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什么是DL4J?

DL4J(Deeplearning4j)是由Skymind开源并维护的一款基于JVM的深度学习框架。作为少数能够原生支持分布式模型训练的框架之一,DL4J在Spark平台上也表现出色。此外,DL4J还支持多GPU集群,并且能够与高性能异构计算框架无缝衔接,进一步提升计算性能。

DL4J官网: https://deeplearning4j.konduit.ai/

DL4J github项目地址: https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j

DL4J

DL4J主要功能

DL4J是使用Java和Scala编写的框架,通过与Hadoop和Spark集成,能够处理大规模数据。它的内部使用了基于Java N维数组实现的库,即ND4J(N-Dimensional Arrays For Java),用于处理各种n维数组对象。ND4J支持GPU计算,有助于加速深度学习的迭代训练速度。实际上,ND4J是一个科学计算库,属于低阶API,而DL4J则是高阶API,类似于Keras。

除了ND4J,DL4J还包括其他组件,如DataVec(用于数据集加载和转换)、SameDiff(基于图的自动微分和深度学习框架)、Arbiter(超参数搜索)和LibND4J(底层C++库,调用cuDNN、OpenBLAS等库以支持CPU/GPU计算)。这些库共同支持基于JVM的深度学习应用程序的各种需求。

DL4J

DL4J将数据集处理与算法模型训练分开。它使用DataVec库加载和转换数据集,并使用张量和ND4J库进行模型训练。通过DataVec库的RecordReaderDataSetIterator获取数据,使用ND4J库的DataSet来封装训练数据。DataSet是一个存储数据特征和标签的容器,可以封装单个训练数据或一个Mini-batch。每次迭代时,使用一个DataSet来更新神经网络中的参数。在DL4J中构建训练数据集,最终生成一个DataSet迭代器或DataSet序列。

通过DL4J,开发人员能够方便地处理大规模数据和进行分布式模型训练。它的灵活性和高性能使得在JVM生态系统中进行深度学习变得更加便捷和高效。

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关于DL4J特别声明

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