java虚拟主机支持maven_为什么要使用JVM（Java虚拟机）进行深度学习

深度学习是十年来企业应用程序开发的革命性突破之一。今天，大多数组织和企业都必须转换应用程序以利用深度学习的功能。在本文中，我们将讨论如何利用JVM(Java虚拟机)的功能来构建深度学习应用程序。

深度学习

企业更喜欢JVM

企业中使用的主要JVM语言是Java，Scala，Groovy和Kotlin。Java是世界上使用最广泛的编程语言。世界上几乎所有大型企业都以某种方式使用Java。企业使用诸如Java之类的基于JVM的语言来构建复杂的应用程序，因为JVM功能对于生产应用程序是最佳的。与类似的应用程序(例如Python)相比，JVM应用程序也显着提高了运行速度，并且需要更少的资源来运行。与Python相比，Java每秒可以执行更多的计算操作。这是一个有趣的性能基准测试。

JVM优化性能基准

生产应用程序代表业务，并且对性能下降，延迟和其他中断非常敏感。应用程序性能是根据延迟/吞吐量度量估算的。内存过载和高资源使用率可能会影响上述措施。需要更多资源或内存的应用程序需要良好的硬件以及应用程序本身的进一步优化。JVM帮助优化性能基准，并将应用程序调整为硬件的全部功能。JVM还可以帮助避免应用程序中的内存占用。

到目前为止，我们已经讨论了JVM功能，但是有一个重要的背景说明了为什么在生产环境中对基于JVM的深度学习有巨大的需求。接下来我们将讨论。

无疑，Python是深度学习应用程序中使用的领先编程语言。出于同样的原因，大多数企业开发人员(即Java开发人员)被迫切换到他们不太熟悉的技术堆栈。最重要的是，他们需要在集成神经网络模型的同时解决兼容性问题和在生产环境中的部署。

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DeepLearning4J，JVM的深度学习库

从事企业应用程序的Java开发人员可能希望利用Maven或Gradle之类的部署工具来进行轻松的部署。因此，需要基于JVM的深度学习库来简化整个过程。尽管有多个深度学习库可满足此目的，但DL4J(Deeplearning4J)是最佳选择之一。

DL4J是用于JVM的深度学习库，并且是GitHub上最受欢迎的存储库之一。DL4J ，由开发Skymind团队，是商业支持的第一个开源的深度学习库。它之所以如此特别，是因为它得到了ND4J(Java的N维数组)和JavaCPP的支持。

ND4J是由Skymind团队开发的科学计算库。它充当DL4J中所有神经网络计算所需的后端依赖关系。ND4J在计算上比NumPy快得多。JavaCPP充当Java和本机C ++库之间的桥梁。ND4J在内部依靠JavaCPP来运行本机C ++库。

DL4J还具有一个称为DataVec的专用ETL组件。DataVec帮助将数据转换为神经网络可以理解的格式。可以使用DataVec进行数据分析，就像流行的Python 数据分析库Pandas一样。此外，DL4J使用仲裁器组件进行超参数优化。仲裁器通过使用搜索空间中定义的超参数值执行随机/网格搜索来找到最佳配置以获得良好的模型评分。

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为什么选择DL4J作为您的深度学习应用程序？

DL4J是开发分布式深度学习应用程序的不错选择。它可以利用Apache Spark和Hadoop的功能来开发高性能的分布式深度学习应用程序。在使用多GPU硬件的情况下，其性能与Caffe相当。

我们可以使用DL4J来开发多层感知器，卷积神经网络，递归神经网络和自动编码器。有许多超参数可以调整，以进一步优化神经网络训练。Skymind团队在其网站上很好地解释了DL4J的重要基础。最重要的是，他们还有一个麻烦的渠道可以直接向开发人员讨论或报告错误。

如果您热衷于进一步探索强化学习，那么有一个由Skymind开发的专用库RL4J(Java强化学习)。它已经可以玩厄运游戏了！

DL4J为深度学习工作流程结合了上述所有组件(DataVec，ND4J，Arbiter和RL4J)，从而形成了功能强大的软件套件。最重要的是，DL4J支持为企业生产深度学习应用程序。