欢迎阅读深度学习4J的入门文档！DeepLearning4j 是一个基于 Java 的深度学习库，专为大规模数据处理和分布式训练设计。以下内容将帮助你快速上手这一强大的工具。
📚核心概念
- 分布式计算 - 支持在集群上运行，使用 Spark 集成实现高效计算
- 多层网络 - 提供 CNN、RNN、Dense 等经典网络结构
- 数据处理 - 支持 CSV、HDF5、图像等多种数据格式
- 模型训练 - 提供 SGD、Adam 等优化算法
🚀快速入门
- 安装依赖：
<dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>dl4j-core</artifactId><version>1.21.0</version></dependency> - 创建模型：
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf); - 加载数据：
DataSetIterator mnist = new MnistDataSetIterator(1, 60000, true, true); - 训练模型：
model.fit(mnist);
⚙️高级功能
- 自定义层：
new CustomLayer()实现个性化网络结构 - 模型保存：
ModelSerializer.writeModel(model, "model.zip", true); - 分布式训练：通过 Spark 实现横向扩展
- 模型评估：
Evaluation eval = new Evaluation(numClasses);
🤝社区与资源
- 官方文档：深度学习4J官方文档
- 示例代码：GitHub 示例仓库
- 讨论论坛：DeepLearning4j Forum
- 官方博客：DL4J 博客
如需进一步了解，可参考 深度学习4J快速入门指南 获取实践教程。