nd4j

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我不能將double轉換爲Nd4j.INDArray而不會丟失精度。 double[] weight = new double[]{-0.13404223866376802,-0.11294084872465669,0.11232944517596409,-0.01687720880184701,0.13288394029423414,-0.06916641552096867,0.15188826

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nd4j陣列返回不正確的秩

當我從1D float[]創建第二陣列它秩2 INDArray array = Nd4j.create(new float[] {0,1,2,3,4,5}); int rank = array.rank(); // Is 2! 從文檔這應該是秩1：http://nd4j.org/userguide#createfromjava 任何想法如何能我創建了1級INDArray？

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在ND4J中使用廣播

我最近從numpy轉換到ND4J，但很難理解ND4J中的廣播是如何工作的。假設我有兩個ndarray，形狀爲[3,2,4,5]，形狀爲[2,4,5]。我想元素明智地將它們加起來並將b廣播給每個a[i] for i = 0 to 2。在numpy中它可以簡單地通過a + b來完成，而在ND4J a.add(b)中會引發異常。我試過a.add(b.broadcast(3))，但仍然沒有運氣。在ND4

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在android上執行圖像預處理方法

您能否建議一個庫（或代碼片段）在Android API 18上實現預處理Python方法（例如numpy.expand_dims()或img_to_array）（部署基於TensorFlow Mobile的應用程序）？ Java上有類似於Python的庫（例如ND4J），但它們需要運行API級別爲21或更高的設備或模擬器。 from keras.preprocessing.image impor

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線程「main」中的異常java.lang.NoClassDefFoundError：org/deeplearning4j/nn/conf/layers/Layer

我試圖在使用Deeplearning4j庫的火花上構建應用程序。我有一個集羣，我將使用spark-submit命令運行我的jar（使用intelliJ構建）。這裏是我的代碼 package Com.Spark.Examples import scala.collection.mutable.ListBuffer import org.apache.spark.SparkConf impor

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Nd4j：使用多線程比單線程

慢這是我的處理器： 2.3 GHz英特爾的Core i7在MacOS塞拉利昂（SO 4芯與超線程）這是我的程序： package nn import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j.randn import org.nd4j.linalg.ops.transforms.Tr

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用於Java的N維數組中的並行計算

庫ND4J（用於Java的N維數組）是否支持像Python中的numpy一樣的並行計算？

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輸入火花數據幀到DeepLearning4J模型

我的數據在我的sparkdataframe（df）中有24個特徵，第25列是我的目標變量。我想在此dataset上安裝我的型號，其輸入格式爲org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray, org.nd4j.linalg.dataset.Dataset或org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator。如何將我的

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無法在Linux中構建ParagraphVectors

我在Deeplearning4j中使用了Doc2Vec算法，在我的Windows 10 PC上運行它時它工作正常，但是當我嘗試在Linux機器上運行它時，出現以下錯誤： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.nd4j.linalg.factory.Nd4j at org.deeplearning4j.mode

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使用DeepLearning4J

作爲一個更大的一段代碼的一部分壞INDArray創作上的表現，我用這 INDArray imageArray = Nd4j.create(rgbValues); 創建我從我已經訓練神經網絡得到的輸出輸入數組。 rgbValues是大約10,000個浮點數的一維數組。這一行代碼需要大約3秒的時間才能運行，而我不知道爲什麼。任何幫助，這是表示讚賞。