Java接入通义千问的简单方法示例

这篇文章将为大家详细讲解有关Java接入通义千问的简单方法示例，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

Java接入通义千问简单方法示例

1. 导入依赖

在Maven项目中，添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-nn</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>

2. 数据准备

加载训练数据，确保数据格式符合模型要求。例如，加载MNIST数据集：

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.MnistDataSetIterator;
int batchSize = 64;
MnistDataSetIterator mnistTrain = new MnistDataSetIterator(batchSize, true, 12345);
MnistDataSetIterator mnistTest = new MnistDataSetIterator(batchSize, false, 12345);

3. 模型构建

构建神经网络模型，指定层结构、激活函数、损失函数和优化器。例如，一个简单的多层感知机（MLP）：

import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;

int numInputs = 784;
int numOutputs = 10;
int numHiddenNodes = 100;

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .updater(Updater.ADAM)
    .l2(0.001)
    .list()
    .layer(0, new DenseLayer.Builder()
        .nIn(numInputs)
        .nOut(numHiddenNodes)
        .weightInit(WeightInit.XAVIER)
        .activation("relu")
        .build())
    .layer(1, new OutputLayer.Builder()
        .nIn(numHiddenNodes)
        .nOut(numOutputs)
        .weightInit(WeightInit.XAVIER)
        .activation("softmax")
        .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
        .build())
    .build();
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();

4. 模型训练

使用准备好的数据对模型进行训练。训练过程需要迭代训练数据，更新模型权重。

import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;

int epochs = 10;
model.addListeners(new ScoreIterationListener(100));
for (int i = 0; i < epochs; i++) {
    mnistTrain.reset();
    while (mnistTrain.hasNext()) {
        model.fit(mnistTrain.next());
    }
}

5. 模型评估

训练完成后，使用测试数据评估模型性能。例如，计算分类准确率：

mnistTest.reset();
double accuracy = 0;
while (mnistTest.hasNext()) {
    INDArray test = mnistTest.next().getFeatureMatrix();
    INDArray predicted = model.output(test);
    int[] predictedLabels = predicted.argMax(1).toIntVector();
    int[] actualLabels = mnistTest.next().getLabels().toIntVector();
    for (int j = 0; j < predictedLabels.length; j++) {
        if (predictedLabels[j] == actualLabels[j]) {
            accuracy++;
        }
    }
}
accuracy /= mnistTest.totalExamples();
System.out.println("Model accuracy: " + accuracy);

6. 模型保存和加载

完成训练后，可以将模型保存到文件中，以便以后使用：

import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import java.io.File;

File locationToSave = new File("savedModel.zip");
NeuralNetConfiguration netConfig = model.getLayerWiseConfigurations();
ModelSerializer.writeModel(model, locationToSave, true);

要加载保存的模型：

MultiLayerNetwork loadedModel = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork(locationToSave);

以上就是Java接入通义千问的简单方法示例的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！