Charity-Software-Organization / fastdjl

Fast Deep Java Library，通过利用DJL框架与其他Spring框架进行整合，进行深度学习模型训练和推导。

fastdjl

Fast Deep Java Library 本项目是一个纯Java编写的的DeepLearning Project,整合了AWS的DJL深度学习框架，与DJL不同的是本项目采用Maven依赖，提供给大家参考学习。

(目前Mxnet tensorflow在Windows10 环境下已跑通)

所用技术框架

• AWS DJL 亚马逊开源深度学习框架
• Spring Boot Spring官方框架
• swagger-ui 在线接口文档

上手指南

• clone到本地通过maven引入该项目
  
• 在Mxnet下,运行Application启动类,页面访问http://localhost:7798/swagger-ui/index.html
  

新增内容

• swagger-ui 在线接口文档

• 新增线性回归例子和通过DJL工具实现的简洁线性回归例子，详情见ConciseLinearRegression.java

• 新增通过获取FashionMnist数据集进行服装图像分类例子，详情见ImageClassification.java

• 新增通过swagger-ui进行图像分类接口，详情见ClassificationController.java

• 实现softmax和totensor运行例子，详情见ImplTotenserAndSoftmaxClassifications.java

关于作者

• James Zow