Je vais utiliser "Linux mint" comme système d'exploitation.
Le démarrage rapide de DL4J en anglais est ici. D'abord, installez java JDK.
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install openjdk-8-jdk
$ sudo apt-get install openjfx
$ java -version
openjdk version "1.8.0_151"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_151-8u151-b12-0ubuntu0.16.04.2-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)
Maintenant, installez Maven.
$ sudo apt-get install maven
$ mvn -version
Apache Maven 3.3.9
Maven home: /usr/share/maven
Java version: 1.8.0_144, vendor: Oracle Corporation
Java home: /usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre
Default locale: en_US, platform encoding: UTF-8
OS name: "linux", version: "4.8.0-53-generic", arch: "amd64", family: "unix"
Maven est un outil de gestion de projets Java.
Commandes disponibles de Maven:
install
clean
compile
package
validate
test-compile
test
integration-test
verify
deploy
Installez git.
$ sudo apt-get install git
$ git --version
git version 2.7.4
Créez un dossier de travail.
$ mkdir ~/dlj
$ mkdir ~/dlj/workspace
$ cd ~/dlj/workspace
Téléchargez les exemples de dl4j.
$ git clone https://github.com/deeplearning4j/dl4j-examples.git
$ cd dl4j-examples/
Si vous voulez utiliser GPU de Nvidia, change le xml du POM.
<name>DeepLearning4j Examples Parent</name>
<description>Examples of training different data sets</description>
<properties>
<nd4j.backend>nd4j-cuda-8.0-platform</nd4j.backend>
Et l'installer.
$ mvn clean install
Téléchargez intellij (un environnement de développement pour Java):
$ mkdir ~/intellij
$ cd ~/intellij
$ wget https://download.jetbrains.com/idea/ideaIC-2017.2.5.tar.gz
$ tar xfz ideaIC-2017.2.5.tar.gz
$ cd idea-IC-172.4343.14/bin
$ ./idea.sh
Ou le téléchargez d'ici:
https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=linux
Ouvrez intellij et choisissez "import project".
Choisissez le dossier dl4j-examples et cliquez "OK".
Choisissez "Maven" et cliquez "Next".
Juste cliquez "Next".
Cochez "open jfx" et cliquez "Next".
Cochez le URL de dl4j et cliquez "Next".
Cochez le SDK et cliquez "Next".
Cliquez "Finnish".
Attendez jusqu'à ce que le chargement soit terminé.
Choisissez un exemple que vous voulez et faites un clic droit dessus. Et cliquez "Run". L'apprentissage profond va démarrer.
Le résultat de LenetMnistExample:
==========================Scores========================================
# of classes: 10
Accuracy: 0.9746
Precision: 0.9748
Recall: 0.9745
F1 Score: 0.9744
Precision, recall & F1: macro-averaged (equally weighted avg. of 10 classes)
========================================================================
o.d.e.c.LenetMnistExample - ****************Example finished********************