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我的spark dataframe(df) 中有 24 个特征的数据，第 25 列是我的目标变量。我想dl4j在这个上拟合我的模型，它以ordataset的形式输入。如何将 my 转换为所需的类型？org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray, org.nd4j.linalg.dataset.Datasetorg.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIteratordataframe

我也尝试过使用 Pipeline 方法将 spark 数据框直接输入到模型中。但是 dl4j-spark-ml 的 sbt 依赖项不起作用。我的 build.sbt 文件是：

有人可以从这里指导我吗？提前致谢。

我想知道在 ND4J/DL4J 中重用归一化器的正确方法是什么。目前，我将其保存如下：

并通过以下方式加载：

那样行吗？不幸的是，我无法在文档中找到更多信息。

您能否建议一个库（或片段）在 Android API 18 上实现预处理 Python 方法（例如numpy.expand_dims()或img_to_array）（以部署基于 TensorFlow Mobile 的应用程序）？Java 上有与 Python 类似的库（例如 ND4J），但它们需要运行 API 级别 21 或更高级别的设备或模拟器。

我正在尝试使用 Deeplearning4j 库在 Spark 上构建应用程序。我有一个集群，我将使用 spark-submit 命令运行我的 jar（使用 intelliJ 构建）。这是我的代码

这是我的 build.sbt 文件

当我在 intelliJ 中看到我的代码时，它没有显示任何错误，但是当我在集群上执行应用程序时：我得到了这样的东西：

我不知道它想从我这里得到什么。即使是一点帮助也将不胜感激。谢谢。

库 ND4J（Java 的 N 维数组）是否支持并行计算，就像 Python 的 numpy 一样？

我可以使用 DL4J 和 ND4J 以及系统参数在 GPU 上训练我的神经网络吗？Windows 7 64bit Nvidia GeForce GT 420M（CUDA 计算能力 - 2.1）

我无法在 nd4j 中使用简单的卷积，并且有关此特定主题的文档很少。我正在尝试做的事情：

无论值或卷积类型如何，我总是得到相同的异常（见下文）。当 nd4j 试图将值数组转换为复杂数组以执行我认为的傅立叶变换时，似乎会发生错误。

我尝试了几个版本的 nd4j（0.9.1 - 0.8.0 - 0.7.0），但无济于事。任何人都可以帮忙吗？

当我从 1d 创建一个 nd 数组时，float[]它的排名为 2。

从文档来看，这应该是排名 1： http: //nd4j.org/userguide#createfromjava

任何想法如何创建等级 1 INDArray？

我正在尝试CnnSentenceClassification从 deeplearning4j 示例运行。我将此文件移动到我的 Gradle 项目中。当我从 Eclipse 运行课程时，它工作正常。但是，当我从中运行它时，./gradlew run出现以下错误：

我检查并nd4j-api-0.9.1.jar在我的类路径中。这是我的build.gradle：

我正在尝试使用 DL4J 的 K-Means 实现。我设置如下：

我的数据点是大小为 300（双精度）的向量，我的测试集每次包含约 100 个数据点（给予或接受）。我以单线程方式在我的 CPU（4 核）上运行它。

评估需要很长时间（每个示例几秒钟）。

我查看了算法的实现，看起来它的并发级别非常高 - 正在创建大量线程（准确地说，每个数据点一个）并并行执行。也许这是矫枉过正？有什么办法可以通过配置来控制吗？其他加快速度的方法？如果没有，是否还有其他基于 java 的快速解决方案来执行 k-means？