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はじめに
ご紹介するアップデートはこちら!
内容
Javaでディープラーニングモデルを開発するためのオープンソースライブラリ、Deep Java Library(DJL)がリリースされました。
DJLでは、ディープラーニングモデルのトレーニング、テスト、リリースするためのAPIが提供されます。各種ドキュメントは以下。
では実際にGithub: DJL - examplesをやってみましょう。
まずはDJLをgit cloneします。
$ git clone https://github.com/awslabs/djl/
そしてサンプルコードのディレクトリに移動します。
$ cd djl/examples/
Gradlewでビルドします。
$./gradlew jar
<---snip--->
BUILD SUCCESSFUL in 28s
実行します。
$./gradlew run
> Task :run
Downloading: 100% |████████████████████████████████████████|
Loading: 100% |████████████████████████████████████████|
[10:57:33] src/nnvm/legacy_json_util.cc:209: Loading symbol saved by previous version v1.5.0. Attempting to upgrade...
[10:57:33] src/nnvm/legacy_json_util.cc:217: Symbol successfully upgraded!
[INFO ] - Detected objects image has been saved in: build/output/detected-dog_bike_car.png
[INFO ] - [
class: "car", probability: 0.99991, bounds: [x=0.611, y=0.137, width=0.293, height=0.160]
class: "bicycle", probability: 0.95385, bounds: [x=0.162, y=0.207, width=0.594, height=0.588]
class: "dog", probability: 0.93752, bounds: [x=0.168, y=0.350, width=0.274, height=0.593]
]
BUILD SUCCESSFUL in 34s
3 actionable tasks: 1 executed, 2 up-to-date
Objects detectionの結果が表示されます。詳細はソースコードをご確認ください。
さいごに
Javaで簡単に機械学習アプリケーションが作れるようになるのは素敵ですね!