本文适合有 Java 基础的人群
作者：DJL-Lanking
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列。有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师：Lanking（ https://github.com/lanking520 ），为我们讲解 DJL —— 完全由 Java 构建的深度学习平台。
介绍
许多年以来，一直都没有为 Java 量身定制的深度学习开发平台。用户必须要进行繁杂的项目配置，构建 class 才能最终打造出属于 Java 的深度学习应用。在那之后，依旧要面临着依赖项匹配维护等各种麻烦的问题。为了解决这个这个痛点，亚马逊开源了 Deep Java Library (DJL)
一个完全使用 Java 构建的深度学习平台。DJL 的开发者们也为它量身定制了各种有意思的运行环境，用户只需要少量配置，甚至直接在线就可以在 Java 上运行深度学习应用。
为了简化 Java 开发人员在深度学习上的痛点，我们推出了 DJL 未来实验室计划：致力于打造一个极简的 Java 运行环境，创造属于 Java 自己的深度学习工具箱。你可以轻松在线使用，或者离线使用它们来构建你的深度学习应用。我们的目标是，将深度学习更好的贴近 Java 开发者。
下面将介绍能够让你快速上手 DJL 的在线尝试地址或工具。
在线编译：Block Runner
Block Runner 设计十分简单，它可以直接帮助你在线编译 Java 深度学习代码。如上所示，你只需点击 Run 就可以执行这些代码。我们提供了多种深度学习引擎供你选择。你可以轻松的在上面完成简单的深度学习运算以及推理任务。当你在构建完成之后，直接点击 Get Template 就可以获得一份直接在本地就能运行的 gradle 项目。所有的环境都已经配置好了，用编辑器打开就可以跑简单举一个例子，如下是使用 Apache MXNet 模型构建的一份图片分类应用代码，你可以直接复制到在线编辑器：
import ai.djl.inference.*;
import ai.djl.modality.*;
import ai.djl.modality.cv.*;
import ai.djl.modality.cv.transform.*;
import ai.djl.modality.cv.translator.*;
import ai.djl.repository.zoo.*;
import ai.djl.translate.*;
String modelUrl = "https://alpha-djl-demos.s3.amazonaws.com/model/djl-blockrunner/mxnet_resnet18.zip?model_name=resnet18_v1";
Criteria<Image, Classifications> criteria = Criteria.builder()
.setTypes(Image.class, Classifications.class)
.optModelUrls(modelUrl)
.optTranslator(ImageClassificationTranslator.builder()
.addTransform(new Resize(224, 224))
.addTransform(new ToTensor())
.optApplySoftmax(true).build())
.build();
ZooModel<Image, Classifications> model = ModelZoo.loadModel(criteria);
Predictor<Image, Classifications> predictor = model.newPredictor();
String imageURL = "https://raw.githubusercontent.com/awslabs/djl/master/examples/src/test/resources/kitten.jpg";
Image image = ImageFactory.getInstance().fromUrl(imageURL);
predictor.predict(image);
在运行后，你会获得如下结果：
[
class: "n02123045 tabby, tabby cat", probability: 0.41073
class: "n02124075 Egyptian cat", probability: 0.29393
class: "n02123159 tiger cat", probability: 0.19337
class: "n02123394 Persian cat", probability: 0.04586
class: "n02127052 lynx, catamount", probability: 0.00911
]
最后，你可以直接点击 Get Template 在本地运行。是不是很简单！现在这个组建支持 Apache MXNet/PyTorch/TensorFlow 三个后端引擎，后续还会增加更多的支持。
实现层面上，我们使用了 CodeMirror 在线编辑器以及 SpringBoot 进行后端托管。想了解更多，欢迎参阅实现代码 。
在线终端工具：JShell
JShell 是一个 JShell 的改版，包含了 DJL 的特性。你可以直接集成已有的 Java 功能和 DJL 的 class 在线使用。我们为 JShell 提前准备了下面的引入:
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.types.Shape;
import ai.djl.ndarray.index.NDIndex;
NDManager manager = NDManager.newBaseManager();
后端是基于 SpringBoot 的 server 架构，前端使用了 xtermjs。
目前这个命令行支持如下操作:
-
backspace删除输入 -
<-和->移动光标 - 复制/粘贴代码功能
- 输入
clear进行清屏操作
通过网页中提供的几种简单案例，你可以轻松使用 NDArray 来完成你所需要的功能。
想了解我们是如何构建这个 JShell 应用的，请看实现代码 。
Java 版的 Jupyter Notebook
什么？Jupyter Notebook？我们难道说的不是 Python？不！100% 纯 Java11。
通过 Spencer Park’s IJava 项目 启发, 我们将 DJL 集成在了 Jupyter Notebook 里面。不需要繁杂的配置，直接启动就能用。我们准备了一系列使用 Jupyter Notebook 构建的 Java 深度学习训练以及推理应用 Notebook。想了解更多就点击这里吧。
Java 版本的 Notebook 可以基本实现所有 Jupyter 在 Python 上的特性：
- 支持每个代码块独立运行
- 展示一张图片
- 利用
Tablesaw展示一个图表
相比于 Python，Java 的 Notebook 可以直接引入 Maven 的库，这样用户就无需担心项目配置等问题。同时这个 Notebook 也支持在 GPU 环境下运行，你可以轻松使用 Notebook 进行深度学习训练任务。
通过下面几个 Notebook 可以帮助你快速了解 DJL 的用法以及新特性：
P.S：我们甚至还准备了基于 Java 的深度学习书，现在还处于预览版阶段，敬请期待。
关于 DJL 以及未来实验室计划
DJL 还是一个很年轻的框架，2019 年底发布，2020 年 3 月才真正支持了所有主流的深度学习框架 (TensorFlow、PyTorch MXNet)。你可以轻松的使用 DJL 来训练以及部署你的深度学习模型。它也包含了 70 多种来自 GluonCV、HuggingFace、TorchHub 以及 Keras 的预训练模型。
关于未来实验室：我们仍旧还有很多功能处于开发阶段，需要大量小伙伴去参与并且体验我们的新功能。下面是几个正在进行中的项目：
- D2L - Java：为《动手学深度学习》 打造一本 Java 版本的书
- DJL NLP WordEmbedding：为 DJL 提供更多 word embedding 的接口
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