Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（Deep Java Library）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。

DJL有以下几个方面优势：

支持多个底层引擎

DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和Raspberry Pi等。

易于使用的API

DJL提供了一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得非常容易。开发人员可以使用DJL来加载、训练和部署深度学习模型，而无需深入了解底层的细节。

高性能

DJL是一个高性能的深度学习框架，它可以利用底层引擎的优化来提高性能。此外，DJL还提供了一些优化策略，如自动调整批量大小和多线程执行等，以进一步提高性能。

跨平台支持

由于DJL支持多个底层引擎，因此它可以在多个平台上使用。这使得开发人员可以在Java、Android、iOS和Raspberry Pi等平台上使用相同的API来构建和部署深度学习模型。

社区支持

DJL是一个开源的深度学习框架，它拥有一个活跃的社区，包括开发人员、用户和贡献者。这些人员为DJL提供了有用的反馈和支持，使得DJL能够不断发展和改进。

总之，DJL是一个简单而强大的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API和高性能的底层引擎，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。如果您是Java开发人员，并且正在寻找一种简单的方式来构建和部署深度学习模型，请考虑使用DJL。

在本文中，我们将使用一个简单的图像分类模型作为示例。我们将使用DJL来加载和使用此模型，然后将其部署到本地机器上。

步骤1：安装DJL

首先，我们需要安装DJL。可以通过在Maven中添加以下依赖项来完成此操作：

<dependency> 
<groupId>ai.djl</groupId>
 <artifactId>api</artifactId> 
<version>0.9.0</version> 
</dependency>

步骤2：加载模型

接下来，我们需要加载我们的模型。我们可以使用DJL提供的模型工厂来加载模型。以下是一个示例代码片段，用于加载一个图像分类模型：

import ai.djl.Model;
import ai.djl.basicmodelzoo.basic.Mlp;
import ai.djl.engine.Engine;
import ai.djl.engine.EngineProvider;
import ai.djl.engine.EngineProviderFactory;
import ai.djl.modality.Classifications;
import ai.djl.modality.cv.Image;
import ai.djl.modality.cv.transform.Resize;
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.ndarray.types.Shape;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ModelLoader;
import ai.djl.repository.zoo.ModelZoo;
import ai.djl.training.util.ProgressBar;
import ai.djl.translate.Batchifier;
import ai.djl.translate.Pipeline;
import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;
import ai.djl.translate.TranslatorFactory;
import ai.djl.translate.TranslatorFactory.TranslatorFunction;
import ai.djl.translate.TranslatorUtils;
import ai.djl.util.Utils;

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;

public class ImageClassification {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // Load the model
        Criteria<Image, Classifications> criteria =
                Criteria.builder()
                        .setTypes(Image.class, Classifications.class)
                        .optModelUrls("https://djl-ai.s3.amazonaws.com/resources/demo/0.0.1/mxnet/mlp.tar.gz")
                        .optTranslator(new MyTranslator())
                        .optProgress(new ProgressBar())
                        .build();
        Model model = ModelZoo.loadModel(criteria);
    }

    private static final class MyTranslator implements Translator<Image, Classifications> {

        private static final int IMAGE_WIDTH = 28;
        private static final int IMAGE_HEIGHT = 28;

        @Override
        public NDList processInput(TranslatorContext ctx, Image input) {
            input = input.getWrappedImage();
            BufferedImage buf = input.getBufferedImage();
            Pipeline pipeline = new Pipeline();
            pipeline.add(new Resize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT));
            return pipeline.transform(input).getNDList();
        }

        @Override
        public Classifications processOutput(TranslatorContext ctx, NDList list) {
            List<String> synset = Utils.readLines(Paths.get("synset.txt"));
            return new Classifications(synset, list.singletonOrThrow().toFloatArray());
        }

        @Override
        public Batchifier getBatchifier() {
            return null;
        }
    }
}

在上面的代码中，我们使用了一个名为Mlp的基本模型，该模型是一个简单的多层感知器，用于图像分类。我们还使用了一个名为MyTranslator的自定义翻译器，用于将输入数据转换为模型所需的格式，并将输出数据转换为可读的结果。

步骤3：使用模型进行推理

现在，我们已经成功地加载了我们的模型。接下来，我们可以使用模型进行推理。以下是一个示例代码片段，用于使用我们的模型对一张图片进行分类：

import ai.djl.Model;
import ai.djl.modality.Classifications;
import ai.djl.modality.cv.Image;
import ai.djl.translate.Pipeline;
import ai.djl.translate.TranslateException;

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;

public class ImageClassification {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TranslateException {
        // Load the model
        Model model = ...

        // Load the image
        Path imageFile = Paths.get("image.jpg");
        BufferedImage image = ImageIO.read(Files.newInputStream(imageFile));

        // Create an input pipeline
        Pipeline pipeline = new Pipeline();
        pipeline.add(new Resize(28, 28));

        // Prepare the input data
        Image input = Image.fromImage(image);
        input = input.getTransform(pipeline).getWrappedImage();

        // Run inference
        Classifications result = model.predict(input);
        System.out.println(result);
    }
}

在上面的代码中，我们首先使用ImageIO从文件中读取了一张图片。然后，我们使用我们的自定义翻译器将图片转换为模型所需的格式。最后，我们使用模型对输入数据进行推理，并输出结果。

步骤4：部署模型

现在，我们已经成功地加载和使用了我们的模型。接下来，我们可以将模型部署到本地机器上，以便其他应用程序可以使用它。以下是一个示例代码片段，用于将模型保存到磁盘上：

import ai.djl.Model;
import ai.djl.modality.Classifications;
import ai.djl.modality.cv.Image;
import ai.djl.repository.zoo.ModelZoo;
import ai.djl.training.util.ProgressBar;

import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;

public class ImageClassification {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // Load the model
        Model model = ModelZoo.loadModel(...);

        // Save the model
        Path modelDir = Paths.get("model");
        Files.createDirectories(modelDir);
        model.save(modelDir, "mlp");

        // Load the model from disk
        Model loadedModel = Model.newInstance("mlp");
        loadedModel.setBlock(model.getBlock());
        loadedModel.load(modelDir);
    }
}

在上面的代码中，我们使用Model的save方法将模型保存到磁盘上。然后，我们使用Model的load方法从磁盘上加载模型。注意，我们需要设置模型的块，以便在加载模型时可以正确地重建它。

结论

在本篇技术博客中，我们介绍了如何使用Java和DJL来加载、使用和部署机器学习模型。DJL提供了一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得非常容易。

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

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