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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，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；
关于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/
关于《DL4J实战》系列
- 《DL4J实战》是欣宸在深度学习领域的原创，旨在通过一系列动手操作，由浅入深了解深度学习的基本知识，掌握通用操作，并且对DL4J逐渐熟练，进而在学习和工作中解决实际问题
本篇概览
- 作为《DL4J实战》系列的开篇，本文为后面的文章和实战做好准备工作，包含以下内容：
- 确定环境和版本信息
- 创建名为<font color="blue">dl4j-tutorials</font>的maven工程作为父工程，后面整个系列的代码都是dl4j-tutorial的子工程
- 创建名为<font color="blue">commons</font>的子工程，这里面是一些常用的工具代码，例如下载数据集、绘图等
源码下载
- 本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：
| 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|
| 项目主页 | https://github.com/zq2599/blog_demos | 该项目在GitHub上的主页 |
| git仓库地址(https) | https://github.com/zq2599/blog_demos.git | 该项目源码的仓库地址，https协议 |
| git仓库地址(ssh) | git@github.com:zq2599/blog_demos.git | 该项目源码的仓库地址，ssh协议 |
- 这个git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：
在这里插入图片描述
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》系列源码的公用父工程
《DL4J实战》系列的源码都放置在同一个父工程下，除了管理代码方便，还可以将各个子工程的依赖库版本统一管理，接下来创建这个父工程；
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
后面的实战中，我们常用到下载文件、绘图等功能，因此新增一个子工程，将下载绘图等功能对应的工具类都在这里面给其他工程使用
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的官方demo，其功能简介如下：
- DataUtilities：下载和解压指定地址对应的文件
- DownloaderUtility：DL4J为我们准备了丰富的数据集(例如150个鸢尾花数据，带标签)，这些内容保存在云端(AZURE)，通过DownloaderUtility可以很方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位置如下图所示，限于篇幅就不贴出代码了，有需要的话请在github上获取：
在这里插入图片描述
- 至此，准备工作就完成了，接下来的旅程会异常精彩，欣宸感谢您的一路相伴！
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