问题标签 [dl4j]

我的图像表示为 org.bytedeco.javacpp.Mat。我只是想将它转换为浮点/整数的 Java 数组。转换背后的原因是我想将其他库（Nd4j）中的 Java 数组用于图像置换目的。我尝试了以下方法，但它们不起作用。

我在 CentOS 6.4 (x86_64) 上使用 deeplearning4j 和 eclipse。

我已经下载并尝试安装 intel MKL、OpenBLAS 和 ATLAS。

然而，当我运行我的程序时，我仍然收到这个错误：

2016 年 3 月 23 日上午 5:58:04 com.github.fommil.netlib.BLAS

警告：无法从以下位置加载实现：com.github.fommil.netlib.NativeSystemBLAS

2016 年 3 月 23 日上午 5:58:04 com.github.fommil.netlib.BLAS

警告：无法从以下位置加载实现：com.github.fommil.netlib.NativeRefBLAS

线程“主”java.lang.UnsupportedOperationException 中的异常

...

我在网上找到了关于安装 gfortran >4.7 的答案，但我失败了。

我正在使用 deeplearning4j 并且不明白如何从神经网络中获取分类向量的文本段落。

我只能得到分类率。

这是我的代码：

谢谢！雷南。

我最近下载了 Deeplearning for Java (DL4J)，现在正在尝试使用卷积网络。我在主页和互联网上找到了一些工作示例，例如如何对图像进行分类，即识别人脸。我大致了解如何读取训练数据以及图像被标记为网络应该识别的正确标签（“Barack Obama - Picture 1”）。但是，从这里开始，我有点卡住了。我无法理解输出。就像在http://deeplearning4j.org/image-data-pipeline上描述的那样我们使用 ImageRecordReader 读取图像并从中创建训练数据。但是程序如何知道将一张图片分类为“巴拉克奥巴马”而不是“巴拉克奥巴马 - 样本图片 1”？还是网络会这样做？我不这么认为。然后我的下一个问题是更改应用程序，使其不仅识别对象，而且评估图像，有点像 AlphaGo 评估表示为图像的棋盘位置。那我该如何输入数据呢？例如，我可以用他们的分数标记培训委员会状态......但我不知道这是否很好。我希望这是可以理解的，非常感谢帮助和最少的样本！

谢谢，祝你有美好的一天奥利弗

使用 spark-submit 时，我需要使用 --packages 发送依赖项。我应该使用哪个包？

我尝试制作一个包含依赖项的 uber jar，但出现以下错误：

错误是以下代码的结果：

我正在尝试使用深度学习库 dl4j 运行一个简单的应用程序。

我正在使用 Android Studio 并使用 Gradle。

在运行时，我得到以下异常：

在 build.gradle 文件中，我有以下依赖项：

但我也尝试过不同的后端。dl4j 团队表示尚不支持 Android，但我仍想尝试使其正常工作，因此将不胜感激。

我目前正在使用 nd4j 和 dl4j 来实现一些深度学习算法。但是，我首先无法让 datavec + dl4j 工作。

这是我的图像转换器：

这是主要课程：

在图像文件夹中，我有一些灰度 28x28 图像分别位于子文件夹a中b。

然而，Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Unable to get number of of rows for a non 2d matrix被抛出。

通过查看数据dataSetIterator.next().toString()，它类似于：

此外，输出dataSetIterator.next().get(0).toString()为

对于示例中的 mnisterIterator，mnisterIterator.next().toString()应该类似于：

我从中推断出dataSetIterator我返回的包含格式错误的数据。

有人知道如何解决吗？

我是 word2vec 的新手。通过应用这种方法，我试图根据 word2vec 从科学出版物的摘要中提取的单词形成一些集群。为此，我首先通过 stanfordNLP 从摘要中检索句子，并将每个句子放入文本文件中的一行。然后可以处理 deeplearning4j word2vec 所需的文本文件 ( http://deeplearning4j.org/word2vec )。

由于文本来自科学领域，因此有很多数学术语或括号。请参阅下面的示例语句：

准备好文本文件后，我运行 word2vec 如下：

该脚本创建一个包含许多单词的文本文件，每行中的相关向量值如下：

作为后续步骤，此文本文件已用于通过 spark 中的 k-means 形成一些集群。请看下面的代码：

由于上面最新的 scala 代码，我根据 word2vec 建议的词向量检索了 10 个集群。然而，当我检查我的集群时，没有出现明显的常用词。也就是说，我无法按预期获得合理的集群。基于我的这个瓶颈，我有几个问题：

1）从 word2vec 的一些教程中，我看到没有进行数据清理。换句话说，介词等留在文本中。那么在应用 word2vec 时我应该如何应用清洁程序呢？

2）如何以解释性的方式可视化聚类结果？

3) 我可以使用 word2vec 词向量作为神经网络的输入吗？如果是这样，哪种神经网络（卷积、递归、递归）方法更适合我的目标？

4) word2vec 对我的目标有意义吗？

提前致谢。

我开发了一个 Web 应用程序，用户可以在其中选择机器学习框架/迭代次数/其他一些调整参数。如何通过将所有输入和显示响应传递给用户来从用户界面调用 Spark 作业。根据框架（dl4j/spark mllib/H2o），用户可以上传输入 csv，也可以从 Cassandra 读取数据。

1. 如何从用户界面调用 SPARK 作业？
2. 如何将结果显示给用户？

请帮忙。

我最近一直在尝试学习 DL4J，但遇到了一些问题。首先，没有好的入门指南，但我已经弄清楚了。其次，他们有一个神经网络的示例，该示例生成类似于莎士比亚的文本基础和输入字符，但我似乎找不到任何可以表明创建对输入语句的响应的可能方式的东西。我想使用诸如“Hello”之类的输入字符串，并让它能够根据输入生成不同长度的响应。我想知道这是否可以使用 LSTM 并指出正确的方向，因为我什至不知道从哪里开始。先谢谢了。