gradle 引用deeplearning4j

要在Gradle中引用deeplearning4j，你可以在你的build.gradle文件中添加以下依赖项：

dependencies {
    implementation 'org.deeplearning4j:deeplearning4j-core:1.0.0-beta7'
    implementation 'org.nd4j:nd4j-native-platform:1.0.0-beta7'
}

这将引用deeplearning4j和nd4j的核心库。请注意，上述代码中的版本号可以根据你的需求进行更改。

如果你还需要使用其他deeplearning4j的模块或扩展功能，你可以根据需要添加其他依赖项。例如，如果你想使用deeplearning4j的文本处理模块，可以添加以下依赖项：

implementation 'org.deeplearning4j:deeplearning4j-nlp:1.0.0-beta7'

添加完依赖项后，记得进行Gradle的同步操作，以确保依赖项被正确下载和引用到你的项目中。

希望这可以帮助你成功引用deeplearning4j库！

相关问题

java deeplearning4j 安装

您可以按照以下步骤在Java中安装deeplearning4j：

1. 确保您已安装了Java运行环境（JRE）或Java开发工具包（JDK）。
2. 在deeplearning4j的官方网站（https://deeplearning4j.konduit.ai/）上下载最新版本的deeplearning4j。
3. 解压缩下载的文件，并将其添加到您的Java项目中。
4. 在您的项目中添加deeplearning4j的依赖，您可以使用Maven或Gradle构建工具来完成此操作。
5. 在您的Java代码中导入deeplearning4j类库并开始使用它。

以下是使用Maven添加deeplearning4j依赖的示例代码：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-M1.1</version>
</dependency>

使用Gradle添加deeplearning4j依赖的示例代码：

implementation 'org.deeplearning4j:deeplearning4j-core:1.0.0-M1.1'

完成以上步骤后，您就可以在Java中使用deeplearning4j进行深度学习模型的开发和训练了。

deeplearning4j 使用教程

Deeplearning4j（DL4J）是一个基于Java的深度学习库，它提供了丰富的工具和功能，用于构建和训练深度神经网络模型。下面是一个简单的DL4J使用教程：

1. 安装DL4J：首先，你需要在你的Java项目中添加DL4J的依赖。你可以通过Maven或Gradle来添加依赖项。例如，在Maven项目中，你可以在pom.xml文件中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>

2. 构建神经网络模型：使用DL4J，你可以构建各种类型的神经网络模型，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。你可以使用DL4J提供的各种层类型来定义模型的结构。

MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder()
        .seed(123)
        .updater(new Nesterovs(0.1, 0.9))
        .list()
        .layer(new DenseLayer.Builder().nIn(784).nOut(250).activation(Activation.RELU).build())
        .layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                .nIn(250).nOut(10).activation(Activation.SOFTMAX).build())
        .build();

MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(config);
model.init();

3. 数据准备和预处理：在训练模型之前，你需要准备和预处理你的数据。DL4J提供了一些工具和功能来帮助你进行数据加载、转换和归一化等操作。

DataSetIterator trainData = new MnistDataSetIterator(batchSize, true, rngSeed);
trainData.setPreProcessor(new ImagePreProcessingScaler(0, 1));

4. 模型训练和评估：使用准备好的数据集，你可以使用DL4J的模型训练API来训练你的神经网络模型。

model.fit(trainData, numEpochs);

5. 模型应用和预测：一旦你的模型训练完成，你可以使用它来进行预测和推理。

INDArray input = ... // 输入数据
INDArray output = model.output(input);

以上是一个简单的DL4J使用教程的概述。你可以根据具体的需求和任务进一步深入学习和探索DL4J的功能和特性。