关于云计算:DL4J实战之一准备

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https://github.com/zq2599/blog_demos

内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，波及 Java、Docker、Kubernetes、DevOPS 等；

DL4J 是 Deeplearning4j 的简称，是基于 Java 虚拟机的深度学习框架，是用 java 和 scala 开发的，已开源，官网：https://deeplearning4j.org/

《DL4J 实战》是欣宸在深度学习畛域的原创，旨在通过一系列入手操作，由浅入深理解深度学习的基本知识，把握通用操作，并且对 DL4J 逐步纯熟，进而在学习和工作中解决理论问题

作为《DL4J 实战》系列的开篇，本文为前面的文章和实战做好筹备工作，蕴含以下内容：
确定环境和版本信息
创立名为 dl4j-tutorials 的 maven 工程作为父工程，前面整个系列的代码都是 dl4j-tutorial 的子工程
创立名为 commons 的子工程，这外面是一些罕用的工具代码，例如下载数据集、绘图等

本篇实战中的残缺源码可在 GitHub 下载到，地址和链接信息如下表所示 (https://github.com/zq2599/blo…)：

名称	链接	备注
我的项目主页	https://github.com/zq2599/blo…	该我的项目在 GitHub 上的主页
git 仓库地址 (https)	https://github.com/zq2599/blo…	该我的项目源码的仓库地址，https 协定
git 仓库地址 (ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该我的项目源码的仓库地址，ssh 协定

这个 git 我的项目中有多个文件夹，《DL4J 实战》系列的源码在 dl4j-tutorials 文件夹下，如下图红框所示：

本系列实战都是在以下环境进行，这里列出来供您参考：

操作系统：win10 64 位专业版
JDK：1.8.0_281
maven：3.6.2
IEDA：2021.1.1 (Ultimate Edition)
DL4J：1.0.0-beta7

《DL4J 实战》系列的源码都搁置在同一个父工程下，除了治理代码不便，还能够将各个子工程的依赖库版本对立治理，接下来创立这个父工程；
新建名为 dl4j-tutorials 的 maven 工程，该工程下只有 pom.xml，内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
    <artifactId>dlfj-tutorials</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <modules>
        <module>commons</module>
        <module>classifier-iris</module>
    </modules>
    <packaging>pom</packaging>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>

        <dl4j-master.version>1.0.0-beta7</dl4j-master.version>
        <!-- Change the nd4j.backend property to nd4j-cuda-X-platform to use CUDA GPUs -->
        <!-- <nd4j.backend>nd4j-cuda-10.2-platform</nd4j.backend> -->
        <nd4j.backend>nd4j-native</nd4j.backend>
        <java.version>1.8</java.version>
        <maven-compiler-plugin.version>3.6.1</maven-compiler-plugin.version>
        <maven.minimum.version>3.3.1</maven.minimum.version>
        <exec-maven-plugin.version>1.4.0</exec-maven-plugin.version>
        <maven-shade-plugin.version>2.4.3</maven-shade-plugin.version>
        <jcommon.version>1.0.23</jcommon.version>
        <jfreechart.version>1.0.13</jfreechart.version>
        <logback.version>1.1.7</logback.version>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>
    
    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.freemarker</groupId>
                <artifactId>freemarker</artifactId>
                <version>2.3.29</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>io.netty</groupId>
                <artifactId>netty-common</artifactId>
                <version>4.1.48.Final</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.nd4j</groupId>
                <artifactId>${nd4j.backend}</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.datavec</groupId>
                <artifactId>datavec-api</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.datavec</groupId>
                <artifactId>datavec-data-image</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.datavec</groupId>
                <artifactId>datavec-local</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
                <artifactId>deeplearning4j-datasets</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
                <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
                <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
                <artifactId>deeplearning4j-zoo</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <!-- ParallelWrapper & ParallelInference live here -->
            <dependency>
                <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
                <artifactId>deeplearning4j-parallel-wrapper</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <!-- Used in the feedforward/classification/MLP* and feedforward/regression/RegressionMathFunctions example -->
            <dependency>
                <groupId>jfree</groupId>
                <artifactId>jfreechart</artifactId>
                <version>${jfreechart.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.jfree</groupId>
                <artifactId>jcommon</artifactId>
                <version>${jcommon.version}</version>
            </dependency>
            <!-- Used for downloading data in some of the examples -->
            <dependency>
                <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
                <artifactId>httpclient</artifactId>
                <version>4.3.5</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>ch.qos.logback</groupId>
                <artifactId>logback-classic</artifactId>
                <version>${logback.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.datavec</groupId>
                <artifactId>datavec-data-codec</artifactId>
                <version>${dl4j-master.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco</groupId>
                <artifactId>javacv-platform</artifactId>
                <version>1.5.2</version>
            </dependency>

            <dependency>
                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                <artifactId>lombok</artifactId>
                <version>1.16.16</version>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>
</project>

前面的实战中，咱们罕用到下载文件、绘图等性能，因而新增一个子工程，将下载绘图等性能对应的工具类都在这外面给其余工程应用
在 dl4j-tutorials 下新增名为 commons 的子工程，其 pom.xml 内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>dlfj-tutorials</artifactId>
        <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <artifactId>commons</artifactId>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.datavec</groupId>
            <artifactId>datavec-api</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
            <artifactId>httpclient</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>jfree</groupId>
            <artifactId>jfreechart</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

目前 commons 子工程中有四个类，并非欣宸原创，而是来自 DL4J 的官网 demo，其性能简介如下：
DataUtilities：下载和解压指定地址对应的文件
DownloaderUtility：DL4J 为咱们筹备了丰盛的数据集 (例如 150 个鸢尾花数据，带标签)，这些内容保留在云端 (AZURE)，通过 DownloaderUtility 能够很不便的下载和解压这些数据集
PlotUtil：绘制二维图形
VAEPlotUtil：绘制变分自编码图形
上述四个类在工程中的地位如下图所示，限于篇幅就不贴出代码了，有需要的话请在 github 上获取：

至此，筹备工作就实现了，接下来的旅程会异样精彩，欣宸感谢您的一路相伴！

Java 系列
Spring 系列
Docker 系列
kubernetes 系列
数据库 + 中间件系列
DevOps 系列

微信搜寻「程序员欣宸」，我是欣宸，期待与您一起畅游 Java 世界 …
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正文完

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2021-09-24

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