Java Deeplearning4j：高级应用 之 模型部署

DeepLearning_in_Java:Java深度学习

在Java中进行深度学习，主要依赖于一些开源库，如Deeplearning4j、DL4J、MxNet-Java、Weka等。

Java 工程师快速入门深度学习，就从 Deeplearning4j 开始

作者：万宫玺 随着机器学习、深度学习为主要代表的人工智能技术的逐渐成熟，越来越多的 AI 产品得到了真正的落地。无论是以语音识别和自然语言处理为基础的个人助理软件，还是以人脸识别为基础的刷脸付费系统，这些都是 AI 技术在现实生活中的实际应用。应当说 AI 正在走进千家万户，来到你我的身边。 另一方面，从研发角度来讲，AI 产品的落地并不是一件容易的事情： AI 技术数学理论要求高，数理统计...

使用JVM部署和训练深度学习模型的工具套件包括用于keras tensorflow和onnxpytorch的模型导入，.zip

Keras的用户可以利用Deeplearning4j的Keras模型导入功能，将训练好的Keras模型转换为可以在Java或Scala应用程序中使用的形式。

简化 BP 网络、CNN 及 RNN 使用与训练的深度学习框架 deeplearning4j 封装框架

deeplearning4j不仅提供了对上述网络的封装，还包括了大量预训练模型和示例项目，极大地加速了从零开始到部署模型的整个流程。这使得开发者可以站在巨人的肩膀上，快速实现复杂的深度学习应用。

dl4j-tutorials-AI人工智能实战项目资源

Apache Deeplearning4j是一个专门用于Java虚拟机的深度学习库。它集成了Hadoop和Spark等大数据处理工具，使得在大规模数据集上训练深度神经网络成为可能。