在OSX上进行安装

  • 如需运行示例,请参阅快速入门指南
  • DeepLearning4J需要Java 8或以上的版本。
  • CPU操作依赖于Jblas,所以需要BLAS的原生绑定。这在OSX系统上已经安装。
  • 您可以从源代码或Maven中央仓库安装DL4J。以下是从源代码安装的操作指南。

git clone https://github.com/agibsonccc/java-deeplearning
   cd java-deeplearning


IntelliJ

  • 下载Java IDE工具IntelliJ来使用DL4J代码。免费的社区版本可在此处下载:
    
      http://www.jetbrains.com/idea/download/
      
  • 压缩下载文件,移动至应用文件夹,打开该应用。打开后,系统可能会提示您安装Java SE 6运行时。请按提示进行安装。
  • 开IntelliJ时,您必须选择创建或打开一个项目。在菜单中选择“Open Project(打开项目)”,然后选中Deeplearning4j的工作目录。此处的目录为“java-deeplearning”。点击打开按钮,打开该文件夹。(系统处理所有的依赖项需要一些时间,在此期间无法运行示例。) deeplearning4j
  • 保Maven 2 Integration插件已安装。在Mac环境下,选择Preferences(偏好设置),然后点击Plugins(插件)。(Linux环境下,插件选项可以在Settings中找到。)然后选择“Browse Repositories(浏览库)”,搜索“Maven 2 Integration”。安装该插件,重启IntelliJ。重启后应会返回java-deeplearning项目。
  • 入示例文件夹-java-deeplearning/deeplearning4j-examples/src/main/java/org/deeplearning4j/example/-随后右击您感兴趣的数据集(大多数用户从MNIST数据集入门)。该目录下有一系列用于处理MNIST的网络。右击RBMMnistExample。在出现的菜单中找到绿色箭头,选择“Run(运行)”。 deeplearning4j
  • 屏幕顶端会出现警告消息。如果IntelliJ提示您添加SDK,请选择JDK。


Maven

如需检查系统中是否已安装Maven,请在终端/cmd中键入以下命令:


mvn --version

如果您已安装Maven,系统会显示其版本和安装路径。在Windows系统的PC上,文件路径为:


c:\Programs\maven\bin\..

如果您尚未安装Maven,可以按Maven的“入门指南”进行安装。最后请运行以下命令:


mvn clean install -DskipTests

运行“mvn clean”之后,一个名为“deeplearning4j-dist-bin.tar.gz”的tar压缩文件会被安装到本地文件夹中(即jar文件所在的位置,也是编译发生的位置):


*/java-deeplearning/deeplearning4j-distribution/target

将以下内容加入您的项目对象模型(POM)文件(POM.xml文件位于指定位置的根目录下):


<repositories>
       <repository>
           <id>snapshots-repo</id>
           <url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url>
           <releases><enabled>false</enabled></releases>
           <snapshots><enabled>true</enabled></snapshots>
       </repository>
   </repositories>

所有的依赖项都应当添加在“dependencyManagement”和“dependencies”标签对内。将以下依赖项加入POM文件:


<dependency>
      <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
      <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
      <version>0.0.3.2-SNAPSHOT</version>
   </dependency>

多线程/聚类支持所需的依赖项:


<dependency>
      <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
      <artifactId>deeplearning4j-scaleout-akka</artifactId>
      <version>0.0.3.2-SNAPSHOT</version>
   </dependency>

自然语言处理(NLP)所需的依赖项:


<dependency>
      <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
      <artifactId>deeplearning4j-scaleout-akka-word2vec</artifactId>
      <version>0.0.3.2-SNAPSHOT</version>
   </dependency>

如需在本地安装GPU线性代数运算所需的Jcublas,请先输入以下命令:


git clone [email protected]:MysterionRise/mavenized-jcuda.git
  cd mavenized-jcuda && mvn clean install -DskipTests

然后将linear-algebra-jcublas加入POM:


<dependency>
       <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
       <artifactId>linear-algebra-jcublas</artifactId>
       <version>0.0.3.2-SNAPSHOT</version>
     </dependency>

后续步骤:您可以参阅MNIST教程,再运行一些示例

如果您已熟悉深度学习的工作原理,也明确了需要借助深度学习达成的目的,那么请直接阅读有关自定义数据集的内容。

如需深入探究,请访问我们的Github代码库,或者通过Maven访问核心库。

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