DL4J實戰之一：準備-有解無憂

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https://github.com/zq2599/blog_demos

內容：所有原創文章分類匯總及配套原始碼，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

關于DL4J

DL4J是Deeplearning4j的簡稱，是基于Java虛擬機的深度學習框架，是用java和scala開發的，已開源，官網：https://deeplearning4j.org/

關于《DL4J實戰》系列

《DL4J實戰》是欣宸在深度學習領域的原創，旨在通過一系列動手操作，由淺入深了解深度學習的基本知識，掌握通用操作，并且對DL4J逐漸熟練，進而在學習和作業中解決實際問題

本篇概覽

作為《DL4J實戰》系列的開篇，本文為后面的文章和實戰做好準備作業，包含以下內容：

確定環境和版本資訊
創建名為dl4j-tutorials的maven工程作為父工程，后面整個系列的代碼都是dl4j-tutorial的子工程
創建名為commons的子工程，這里面是一些常用的工具代碼，例如下載資料集、繪圖等

原始碼下載

本篇實戰中的完整原始碼可在GitHub下載到，地址和鏈接資訊如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名稱	鏈接	備注
專案主頁	https://github.com/zq2599/blog_demos	該專案在GitHub上的主頁
git倉庫地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	該專案原始碼的倉庫地址，https協議
git倉庫地址(ssh)	[email protected]:zq2599/blog_demos.git	該專案原始碼的倉庫地址，ssh協議

這個git專案中有多個檔案夾，《DL4J實戰》系列的原始碼在dl4j-tutorials檔案夾下，如下圖紅框所示：

在這里插入圖片描述

版本資訊

本系列實戰都是在以下環境進行，這里列出來供您參考：

作業系統：win10 64位專業版
JDK：1.8.0_281
maven：3.6.2
IEDA：2021.1.1 (Ultimate Edition)
DL4J：1.0.0-beta7

《DL4J實戰》系列原始碼的公用父工程

《DL4J實戰》系列的原始碼都放置在同一個父工程下，除了管理代碼方便，還可以將各個子工程的依賴庫版本統一管理，接下來創建這個父工程；
新建名為dl4j-tutorials的maven工程，該工程下只有pom.xml，內容如下：

<?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

后面的實戰中，我們常用到下載檔案、繪圖等功能，因此新增一個子工程，將下載繪圖等功能對應的工具類都在這里面給其他工程使用
在dl4j-tutorials下新增名為commons的子工程，其pom.xml內容如下：

<?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子工程中有四個類，并非欣宸原創，而是來自DL4J的官方demo，其功能簡介如下：

DataUtilities：下載和解壓指定地址對應的檔案
DownloaderUtility：DL4J為我們準備了豐富的資料集(例如150個鳶尾花資料，帶標簽)，這些內容保存在云端(AZURE)，通過DownloaderUtility可以很方便的下載和解壓這些資料集
PlotUtil：繪制二維圖形
VAEPlotUtil：繪制變分自編碼圖形

上述四個類在工程中的位置如下圖所示，限于篇幅就不貼出代碼了，有需要的話請在github上獲取：

在這里插入圖片描述

至此，準備作業就完成了，接下來的旅程會例外精彩，欣宸感謝您的一路相伴！

你不孤單，欣宸原創一路相伴

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