Djl：Java中的跨引擎深度学习框架

简介：
Djl是一款用于Java开发者的高效深度学习框架，它能够轻松实现在多种后端引擎（如TensorFlow和PyTorch）之间的切换，为开发者提供了极大的灵活性与便捷性。 深度Java库（DJL）是一个开源的、高级别的与引擎无关的框架，专为从事深度学习工作的Java开发者设计。它的目标是让使用者能够轻松上手，并提供一个自然流畅的开发体验。 即使您不是机器学习或深度学习方面的专家，也可以利用现有的Java技能来开始使用这些技术进行项目实践和应用开发。您可以选择自己喜欢的集成开发环境（IDE）来进行模型构建、训练以及部署等工作流程操作。DJL的设计确保了将模型无缝地整合到您的Java应用程序中变得非常简单。 此外，由于其与特定深度学习引擎无关的特点，在项目的初始阶段您无需决定使用哪个具体的执行平台；在项目进行过程中也可以随时更改所使用的计算框架或库。为了保证程序运行的最佳效率，DJL会根据硬件设备的具体配置情况自动选择最适合的CPU或者GPU资源来优化性能。 最后，通过设计良好的人体工程学API接口，DJL帮助用户以最佳实践方式完成深度学习相关的任务操作。以下是一个伪代码示例，展示如何使用预训练模型来进行推理： 假设使用者从模型库中选取了一个预先训练好的模型，则只需要加载该模型即可开始进行推理工作： ```Criteria criteria = Criteria.builder() .optApplication(Application.CV.IMAGE_CLASSIFICATION) .setTypes(Image.class, Classifications.class) .build();``` 这仅是一个简单的示例，展示了如何通过DJL快速地启动深度学习项目。