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DL4J实战之四：经典卷积实例(GPU版本)，进阶和基础哪一个难

org.deeplearning4j deeplearning4j-core 1.0.0-beta6 org.nd4j nd4j-native 1.0.0-beta6 如果您用GPU做训练，且CUDA版本是9.2，则依赖库和版本如下： org.deeplearning4j deeplearning4j-core 1.0.0-beta6 org.deeplearning4j deeplearning4j-cuda-9.2 1.0.0-beta6 org.nd4j nd4j

DL4J实战之六：图形化展示训练过程

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《DL4J实战》系列的第六篇，咱们继续夯实基本功，这次学习的是如何更加形象完整的展示训练过程：图形化页面，效果如下图所示： 接下来选择一个已有的子工程，为其

DL4J实战之四：经典卷积实例(GPU版本)

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 本篇概览 作为《DL4J实战》的第四篇，今天咱们不写代码，而是为今后的实战做些准备：在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程； 如果您电脑上有NV

DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 本篇概览 作为《DL4J》实战的第三篇，目标是在DL4J框架下创建经典的LeNet-5卷积神经网络模型，对MNIST数据集进行训练和测试，本篇由以下内容构成

DL4J实战之一：准备

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 关于DL4J DL4J是Deeplearning4j的简称，是基于Java虚拟机的深度学习框架，是用java和scala开发的，已开源，官网：https://deeplearning4j.org/ 关于

【DL4J】centos eclipse运行dl4j-examples例子

参考https://depiesml.wordpress.com/2015/08/26/dl4j-gettingstarted/ （建议用谷歌浏览器，翻译成中文看） 一、配置java、maven 二、配置eclipse 1、下载eclipsehttp://www.eclipse.org/downloads/ 2、配置maven插件 参考https://blog.csdn.net/qq_39209361/article/details/828