本文已使用 Google Cloud Translation API 自动翻译。
某些文档最好以原文阅读。
随着机器学习的最新进展,越来越多的开发人员正在寻求构建可以利用这些技术的应用程序。在本文中,我们将了解如何使用 Spring Boot 和 TensorFlow 构建机器学习应用程序。
我们将从了解什么是机器学习以及如何使用它来构建应用程序开始。然后,我们将了解如何设置 Spring Boot 项目并集成 TensorFlow。最后,我们将通过一个简单示例来说明如何使用 TensorFlow 构建机器学习模型。
机器学习是人工智能的一个子领域,涉及构建和研究可以从数据中学习的算法。这些算法可用于构建可以对新数据进行预测的模型。
机器学习有两种主要类型:有监督和无监督。监督学习是数据被标记的地方,算法被训练以学习从输入数据到输出标签的映射。无监督学习是指数据没有被标记,算法被训练来学习数据的结构。
机器学习可用于构建可以自动学习和改进数据的应用程序。例如,机器学习应用程序可用于自动对图像进行分类或检测图像中的对象。
机器学习应用程序的其他示例包括:
我们将从设置 Spring Boot 项目开始。 Spring Boot 是一个框架,可以轻松创建独立的、生产级的基于 Spring 的应用程序。
我们将使用 Spring Initializr 来创建我们的项目。 Spring Initializr 是一个基于 Web 的工具,可用于生成 Spring Boot 项目。
我们将选择以下选项:
生成项目后,我们可以将其导入到我们选择的 IDE 中。
TensorFlow 是一个开源机器学习平台,可用于构建和训练机器学习模型。
要将 TensorFlow 添加到我们的项目中,我们需要将以下依赖项添加到我们的 pom.xml 文件中:
<dependency>
<groupId>org.tensorflow</groupId>
<artifactId>tensorflow-core</artifactId>
<version>1.10.0</version>
</dependency>
现在我们已经设置了项目,可以开始构建机器学习模型了。
我们将从创建一个名为 MyModel 的新类开始。这个类将包含我们的机器学习模型。
public class MyModel {
}
接下来,我们需要添加以下导入语句:
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.TensorFlow;
现在,我们可以开始构建我们的模型了。我们将从定义输入和输出张量开始。输入张量将是形状为 [1, 2] 的二维张量。输出张量将是形状 [1] 的一维张量。
public class MyModel {
private static final int INPUT_SIZE = 2;
private static final int OUTPUT_SIZE = 1;
private static final Tensor<Float> input = Tensor.create(new float[][] {
{1.0f, 2.0f}
}, Float.class);
private static final Tensor<Float> output = Tensor.create(new float[] {
3.0f
}, Float.class);
}
接下来,我们将定义我们的模型。我们将使用一个简单的线性回归模型。
public class MyModel {
private static final int INPUT_SIZE = 2;
private static final int OUTPUT_SIZE = 1;
private static final Tensor<Float> input = Tensor.create(new float[][] {
{1.0f, 2.0f}
}, Float.class);
private static final Tensor<Float> output = Tensor.create(new float[] {
3.0f
}, Float.class);
private static final LinearRegressionModel model = LinearRegressionModel.create(
input, output);
}
现在,我们可以训练我们的模型了。我们将训练我们的模型进行 1000 次迭代。
public class MyModel {
private static final int INPUT_SIZE = 2;
private static final int OUTPUT_SIZE = 1;
private static final Tensor<Float> input = Tensor.create(new float[][] {
{1.0f, 2.0f}
}, Float.class);
private static final Tensor<Float> output = Tensor.create(new float[] {
3.0f
}, Float.class);
private static final LinearRegressionModel model = LinearRegressionModel.create(
input, output);
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
model.train();
}
}
}
最后,我们可以使用训练好的模型进行预测。
public class MyModel {
private static final int INPUT_SIZE = 2;
private static final int OUTPUT_SIZE = 1;
private static final Tensor<Float> input = Tensor.create(new float[][] {
{1.0f, 2.0f}
}, Float.class);
private static final Tensor<Float> output = Tensor.create(new float[] {
3.0f
}, Float.class);
private static final LinearRegressionModel model = LinearRegressionModel.create(
input, output);
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
model.train();
}
Tensor<Float> prediction = model.predict(input);
System.out.println(prediction.data());
}
}
在本文中,我们了解了如何使用 Spring Boot 和 TensorFlow 构建机器学习应用程序。我们首先了解什么是机器学习以及如何使用它来构建应用程序。然后,我们了解了如何设置 Spring Boot 项目并集成 TensorFlow。最后,我们通过一个简单示例介绍了如何使用 TensorFlow 构建机器学习模型。