Java中如何开发AI模型？DJL深度学习框架

雪夜

发布时间：2025-07-11 14:40:02

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来源于php中文网

原创

djl（deep java library）是java开发ai模型的高效框架。它提供高级api，支持tensorflow、pytorch和mxnet后端，简化模型加载、训练与预测流程。1. 环境搭建需配置jdk 8+并添加maven或gradle依赖；2. 模型加载可通过modelzoo加载预训练模型或自定义模型；3. 数据预处理通过translator接口实现图像缩放、归一化等操作；4. 模型预测使用predictor类进行输入数据推理；5. 可选模型训练需定义数据、模型结构、优化器并通过trainer类训练。djl还可集成opencv、apache commons math和spring boot等库，适用于图像识别、目标检测、自然语言处理、推荐系统和异常检测等多种应用场景。

Java中如何开发AI模型？DJL深度学习框架

在Java中开发AI模型，DJL深度学习框架是一个不错的选择。它简化了Java开发人员使用深度学习模型的流程，无需深入了解底层细节，就能快速上手。

DJL（Deep Java Library）是一个开源的深度学习框架，专为Java设计。它提供了高级API，可以轻松加载、运行和训练各种深度学习模型，支持多种后端引擎，如TensorFlow、PyTorch和MXNet。

解决方案

环境搭建： 首先，确保你的Java环境配置正确（JDK 8+）。然后，通过Maven或Gradle将DJL相关依赖添加到你的项目中。

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```
    ai.djl
    api
    0.23.0 


    ai.djl.tensorflow
    tensorflow-engine
    0.23.0 
    runtime



dependencies {
    implementation "ai.djl:api:0.23.0"
    runtimeOnly "ai.djl.tensorflow:tensorflow-engine:0.23.0"
}
```
这里选择了TensorFlow引擎，你也可以根据需求选择其他引擎。注意版本号要保持一致。

模型加载： DJL支持加载各种预训练模型，比如图像识别、自然语言处理等。你可以从模型动物园（Model Zoo）中选择合适的模型，或者加载自定义的模型。

import ai.djl.ModelException;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ModelZoo;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import java.io.IOException;

public class ModelLoadingExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ModelException, TranslateException {
        Criteria criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(Image.class, Classifications.class)
                .optArtifactId("resnet")
                .optModelUrls("https://resources.djl.ai/demo/models/mxnet/resnet/resnet18_v1/resnet18_v1.zip") // 示例模型URL
                .build();

        try (ZooModel model = ModelZoo.loadModel(criteria);
             Predictor predictor = model.newPredictor()) {

            // 后续使用predictor进行预测
            System.out.println("模型加载成功！");
        }
    }
}

这段代码展示了如何加载一个ResNet模型。Criteria 定义了模型的类型、ArtifactId 和 URL。

数据预处理： 在将数据输入模型之前，通常需要进行预处理，比如图像缩放、归一化等。DJL提供了 Translator 接口，用于定义数据预处理和后处理的逻辑。

import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TransformingTranslator;
import ai.djl.translate.Pipeline;
import ai.djl.translate.ImagePreProcess;

public class CustomTranslator {
    public static Translator getTranslator() {
        Pipeline pipeline = new Pipeline();
        pipeline.add(new ImagePreProcess()); // 添加图像预处理步骤
        return new TransformingTranslator<>(pipeline, FloatArray::toFloatArray);
    }
}

这个例子展示了一个简单的图像预处理流程。

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模型预测： 加载模型并完成数据预处理后，就可以使用模型进行预测了。

import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.ndarray.NDArray;

public class PredictionExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 假设已经加载了模型和Translator
        Predictor predictor = model.newPredictor();
        Image inputImage = // 获取输入图像

        Classifications result = predictor.predict(inputImage);

        System.out.println("预测结果：" + result);
    }
}

这段代码展示了如何使用 Predictor 对输入图像进行预测，并获取预测结果。

模型训练（可选）： 如果需要训练自定义模型，DJL也提供了相应的API。你需要准备训练数据、定义模型结构、选择优化器等。

import ai.djl.training.Trainer;
import ai.djl.training.listener.TrainingListener;

public class TrainingExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 假设已经定义了模型、数据加载器、损失函数、优化器等
        Trainer trainer = model.newTrainer(config);
        trainer.setTrainingListeners(new TrainingListener[] { new MyTrainingListener() });

        // 开始训练
        trainer.fit(dataIterator, numEpochs, validateDataIterator);
    }
}

这是一个简化的训练示例，实际训练过程会更复杂。

DJL如何与其他Java库集成？

DJL可以很好地与其他Java库集成，例如用于图像处理的OpenCV，用于数据处理的Apache Commons Math，以及用于构建Web应用的Spring Boot。你可以使用这些库来增强你的AI应用的功能。例如，你可以使用OpenCV来读取和处理图像，然后将处理后的图像输入到DJL模型中进行预测。或者，你可以使用Spring Boot来构建一个RESTful API，用于接收图像并返回预测结果。

如何选择合适的DJL后端引擎？

DJL支持多种后端引擎，包括TensorFlow、PyTorch和MXNet。选择哪个引擎取决于你的具体需求和偏好。TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，拥有庞大的社区和丰富的资源。PyTorch以其灵活性和易用性而闻名，适合研究和开发。MXNet是一个轻量级的框架，适合在资源受限的环境中运行。你可以根据你的模型类型、性能要求和开发经验来选择合适的引擎。通常建议先尝试TensorFlow或PyTorch，因为它们拥有更广泛的支持和更成熟的生态系统。