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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；
对于DL4J
- 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/
对于《DL4J实战》系列
- 《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
本篇概览
- 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<font color="blue">dl4j-tutorials</font>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<font color="blue">commons</font>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
源码下载
- 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<font color="blue">dl4j-tutorials</font>文件夹下，如下图红框所示：
版本信息
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》系列源码的专用父工程
- 《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<font color="blue">dl4j-tutorials</font>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>子工程commons
- 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<font color="blue">dl4j-tutorials</font>下新增名为<font color="blue">commons</font>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！
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