springboot djl

Spring Boot与DJL（Deep Java Library）是两个不同的框架，用于不同的用途。

Spring Boot是一个用于简化Java应用程序开发的框架，它基于Spring框架并提供了自动配置和约定优于配置的特性。Spring Boot使得构建独立的、生产级别的Java应用程序变得更加简单和高效。

DJL是一个用于深度学习的Java库，它提供了一组工具和API，用于在Java应用程序中进行深度学习模型的训练、推断和部署。DJL支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和MXNet，并提供了与Java开发者友好的API。

如果你想结合Spring Boot和DJL来开发一个Java应用程序，你可以使用Spring Boot作为应用程序的基础框架，然后使用DJL来集成和使用深度学习模型。你可以使用DJL提供的API来加载和运行深度学习模型，然后将其集成到Spring Boot应用程序中的相应业务逻辑中。

总结起来，Spring Boot是一个用于构建Java应用程序的框架，而DJL是一个用于深度学习的Java库。你可以在Spring Boot应用程序中使用DJL来集成和使用深度学习模型。

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以下是Java Spring Boot使用DJL部署Python训练的PyTorch模型的步骤：

1. 在pom.xml文件中添加DJL的依赖：

<dependency>
    <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
    <artifactId>pytorch-engine</artifactId>
    <version>0.11.0</version>
</dependency>

2. 创建一个Translator，用于将输入数据转换为NDArray（Tensor）类型：

public class MyTranslator implements Translator<String, NDArray> {

    @Override
    public NDArray processInput(TranslatorContext ctx, String input) throws Exception {
        // 将输入数据转换为NDArray类型
        float[] data = new float[input.length()];
        for (int i = 0; i < input.length(); i++) {
            data[i] = (float) (input.charAt(i) - '0');
        }
        return NDArray.create(data, new Shape(1, input.length()));
    }

    @Override
    public String processOutput(TranslatorContext ctx, NDArray output) throws Exception {
        // 将输出数据转换为String类型
        return String.valueOf(output.argMax().getInt());
    }
}

3. 创建一个Predictor，用于加载PyTorch模型并进行预测：

public class MyPredictor {

    private final Predictor<String, NDArray> predictor;

    public MyPredictor() throws IOException, ModelException {
        // 加载PyTorch模型
        Criteria<NDArray, String> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(NDArray.class, String.class)
                .optModelUrls("file:///path/to/model.pt")
                .optTranslator(new MyTranslator())
                .build();
        Model model = Model.newInstance();
        model.setBlock(new Mlp(784, 10, new int[]{128, 64}));
        model.load(criteria);
        // 创建Predictor
        predictor = model.newPredictor(new MyTranslator());
    }

    public String predict(String input) {
        // 进行预测
        return predictor.predict(input);
    }
}

4. 在Controller中调用Predictor进行预测：

@RestController
public class MyController {

    private final MyPredictor predictor;

    public MyController() throws IOException, ModelException {
        predictor = new MyPredictor();
    }

    @GetMapping("/predict")
    public String predict(@RequestParam String input) {
        // 调用Predictor进行预测
        return predictor.predict(input);
    }
}