DL4J实战之一：准备

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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

关于DL4J

DL4J是Deeplearning4j的简称，是基于Java虚拟机的深度学习框架，是用java和scala开发的，已开源，官网：https://deeplearning4j.org/

关于《DL4J实战》系列

《DL4J实战》是欣宸在深度学习领域的原创，旨在通过一系列动手操作，由浅入深了解深度学习的基本知识，掌握通用操作，并且对DL4J逐渐熟练，进而在学习和工作中解决实际问题

本篇概览

作为《DL4J实战》系列的开篇，本文为后面的文章和实战做好准备工作，包含以下内容：

确定环境和版本信息
创建名为dl4j-tutorials的maven工程作为父工程，后面整个系列的代码都是dl4j-tutorial的子工程
创建名为commons的子工程，这里面是一些常用的工具代码，例如下载数据集、绘图等

源码下载

本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

这个git项目中有多个文件夹，《DL4J实战》系列的源码在dl4j-tutorials文件夹下，如下图红框所示：

版本信息

本系列实战都是在以下环境进行，这里列出来供您参考：

操作系统：win10 64位专业版
JDK：1.8.0_281
maven：3.6.2
IEDA：2021.1.1 (Ultimate Edition)
DL4J：1.0.0-beta7

《DL4J实战》系列源码的公用父工程

《DL4J实战》系列的源码都放置在同一个父工程下，除了管理代码方便，还可以将各个子工程的依赖库版本统一管理，接下来创建这个父工程；
新建名为dl4j-tutorials的maven工程，该工程下只有pom.xml，内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.bolingcavalry</groupId><artifactId>dlfj-tutorials</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><modules><module>commons</module><module>classifier-iris</module></modules><packaging>pom</packaging><properties><java.version>1.8</java.version><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><dl4j-master.version>1.0.0-beta7</dl4j-master.version><!-- Change the nd4j.backend property to nd4j-cuda-X-platform to use CUDA GPUs --><!-- <nd4j.backend>nd4j-cuda-10.2-platform</nd4j.backend> --><nd4j.backend>nd4j-native</nd4j.backend><java.version>1.8</java.version><maven-compiler-plugin.version>3.6.1</maven-compiler-plugin.version><maven.minimum.version>3.3.1</maven.minimum.version><exec-maven-plugin.version>1.4.0</exec-maven-plugin.version><maven-shade-plugin.version>2.4.3</maven-shade-plugin.version><jcommon.version>1.0.23</jcommon.version><jfreechart.version>1.0.13</jfreechart.version><logback.version>1.1.7</logback.version><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding></properties><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.freemarker</groupId><artifactId>freemarker</artifactId><version>2.3.29</version></dependency><dependency><groupId>io.netty</groupId><artifactId>netty-common</artifactId><version>4.1.48.Final</version></dependency><dependency><groupId>org.nd4j</groupId><artifactId>${nd4j.backend}</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.datavec</groupId><artifactId>datavec-api</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.datavec</groupId><artifactId>datavec-data-image</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.datavec</groupId><artifactId>datavec-local</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-datasets</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-core</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-zoo</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><!-- ParallelWrapper & ParallelInference live here --><dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-parallel-wrapper</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><!-- Used in the feedforward/classification/MLP* and feedforward/regression/RegressionMathFunctions example --><dependency><groupId>jfree</groupId><artifactId>jfreechart</artifactId><version>${jfreechart.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.jfree</groupId><artifactId>jcommon</artifactId><version>${jcommon.version}</version></dependency><!-- Used for downloading data in some of the examples --><dependency><groupId>org.apache.httpcomponents</groupId><artifactId>httpclient</artifactId><version>4.3.5</version></dependency><dependency><groupId>ch.qos.logback</groupId><artifactId>logback-classic</artifactId><version>${logback.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.datavec</groupId><artifactId>datavec-data-codec</artifactId><version>${dl4j-master.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>javacv-platform</artifactId><version>1.5.2</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.16.16</version></dependency></dependencies></dependencyManagement>
</project>

子工程commons

后面的实战中，我们常用到下载文件、绘图等功能，因此新增一个子工程，将下载绘图等功能对应的工具类都在这里面给其他工程使用
在dl4j-tutorials下新增名为commons的子工程，其pom.xml内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><parent><artifactId>dlfj-tutorials</artifactId><groupId>com.bolingcavalry</groupId><version>1.0-SNAPSHOT</version></parent><modelVersion>4.0.0</modelVersion><artifactId>commons</artifactId><dependencies><dependency><groupId>org.datavec</groupId><artifactId>datavec-api</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.apache.httpcomponents</groupId><artifactId>httpclient</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-core</artifactId></dependency><dependency><groupId>jfree</groupId><artifactId>jfreechart</artifactId></dependency></dependencies>
</project>

目前commons子工程中有四个类，并非欣宸原创，而是来自DL4J的官方demo，其功能简介如下：

DataUtilities：下载和解压指定地址对应的文件
DownloaderUtility：DL4J为我们准备了丰富的数据集(例如150个鸢尾花数据，带标签)，这些内容保存在云端(AZURE)，通过DownloaderUtility可以很方便的下载和解压这些数据集
PlotUtil：绘制二维图形
VAEPlotUtil：绘制变分自编码图形

上述四个类在工程中的位置如下图所示，限于篇幅就不贴出代码了，有需要的话请在github上获取：
至此，准备工作就完成了，接下来的旅程会异常精彩，欣宸感谢您的一路相伴！

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