DL4J

DL4J官网,Deeplearning4j,基于JVM的開源深度学習框架

什么是DL4J?

DL4J（Deeplearning4j）是由Skymind開源并维護的一款基于JVM的深度学習框架。作為少數能够原生支持分布式模型訓练的框架之一，DL4J在Spark平台上也表现出色。此外，DL4J还支持多GPU集群，并且能够与高性能異构计算框架無缝衔接，进一步提升计算性能。

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

DL4J github專案地址: https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j

DL4J主要功能

DL4J是使用Java和Scala编寫的框架，透過与Hadoop和Spark集成，能够處理大規模資料。它的内部使用了基于Java N维數组實现的库，即ND4J（N-Dimensional Arrays For Java），用于處理各种n维數组對象。ND4J支持GPU计算，有助于加速深度学習的迭代訓练速度。實際上，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（用于資料集加载和轉换）、SameDiff（基于圖的自动微分和深度学習框架）、Arbiter（超参數搜索）和LibND4J（底層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的深度学習应用程式的各种需求。

DL4J將資料集處理与算法模型訓练分開。它使用DataVec库加载和轉换資料集，并使用張量和ND4J库进行模型訓练。透過DataVec库的RecordReaderDataSetIterator獲取資料，使用ND4J库的DataSet来封装訓练資料。DataSet是一个存儲資料特征和标簽的容器，可以封装單个訓练資料或一个Mini-batch。每次迭代时，使用一个DataSet来更新神經網路中的参數。在DL4J中构建訓练資料集，最終生成一个DataSet迭代器或DataSet序列。

透過DL4J，開發人员能够方便地處理大規模資料和进行分布式模型訓练。它的靈活性和高性能使得在JVM生態系統中进行深度学習變得更加便捷和高效。