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基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多GPU训练,GPU支持CUDA,CUDNN

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基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多GPU训练,GPU支持CUDA,CUDNN
基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现训练或测试模型,支持多GPU训练。框架目前支持BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、vgg16、resnet、yolo、lstm、transformer、gpt、llama、diffusion、stable diffusion等模型的构建,目前引擎最新版本支持CUDA和CUDNN两种GPU加速方式,关于GPU加速的环境配置与jcuda版本jar包的对应依赖,引擎中所实现的模型和算法除了使用cuda和cudnn相关依赖包之外均不使用任何api和第三方依赖包。
依赖
由于engine-v4-gpu加入了jcuda支持,所以engine-v4-gpu需要安装与jcuda版本对应的cuda,如果您的机器安装的CUDA版本是11.7.x,那么对应engine需要引入的jcuda 11.7.0版本。
快速开始1.检查当前CUDA版本
  1. nvcc --version
复制代码
2.安装CUDA与CUDNN
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
3.引入或下载与当前CUDA版本对应的omega-engine包
win-cu-x.x 版本包列表
  1. <dependency>
  2.     <groupId>io.gitee.iangellove</groupId>
  3.     <artifactId>omega-engine-v4-gpu</artifactId>
  4.     <version>win-cu11.7-v1.0-beta</version>
  5. </dependency>
复制代码
4.初始化GPU环境与释放显存
  1. public static void main(String[] args) {
  2.     try {
  3.         //初始化GPU环境获取Context对象
  4.         CUDAModules.initContext();
  5.         CNNTest cnn = new CNNTest();
  6.         cnn.cnnNetwork_cifar10();
  7.     } finally {
  8.         //释放所有显存
  9.         CUDAMemoryManager.free();
  10.     }
  11. }
复制代码
系统参数
由于训练vgg16模型的参数比较庞大,所以在部署项目的时候需要对jvm内存进行调整. 调整事例如:-Xmx20480m -Xms20480m -Xmn10240m
Demo展示

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时序模型系列
基于RNN循环神经网络实现小说生成器
斗破苍穹前50章原文

  1.     月如银盘,漫天繁星。山崖之颠,萧炎斜躺在草地之上,嘴中叼中一根青草,微微嚼动,任由那淡淡的苦涩在嘴中弥漫开来举起有些白皙的手掌,挡在眼前,目光透过手指缝隙,遥望着天空上那轮巨大的银月。唉想起下午的测试,萧炎轻叹了一口气,懒懒的抽回手掌,双手枕着脑袋,眼神有些恍惚十五年了呢低低的自喃声,忽然毫无边际的从少年嘴中轻吐了出来。在萧炎的心中,有一个仅有他自己知道的秘密:他并不是这个世界的人,或者说,萧炎的灵魂,并不属于这个世界,他来自一个名叫地球的蔚蓝星球,至于为什么会来到这里,这种离奇经过,他也无法解释,不过在生活了一段时间之后,他还是后知后觉的明白了过来:他穿越了!随着年龄的增长,对这块大陆,萧炎也是有了些模糊的了解大陆名为斗气大陆,大陆上并没有小说中常见的各系魔法,而斗气,才是大陆的唯一主调!在这片大陆上,斗气的修炼,几乎已经在无数代人的努力之下,发展到了巅峰地步,而且由于斗气的不断繁衍,最后甚至扩散到了民间之中,这也导致,斗气,与人类的日常生活,变得息息相关,如此,斗气在大陆中的重要性,更是变得无可替代!因为斗气的极端繁衍,同时也导致从这条主线中分化出了无数条斗气修炼之法,所谓手有长短,分化出来的斗气修炼之法,自然也是有强有弱。经过归纳统计,斗气大陆将斗气功法的等级,由高到低分为四阶十二级:天.地.玄.黄!而每一阶,又分初,中,高三级....................
复制代码
生成器效果(pickTopN:N=3,狗屁不通)
  1.     这个故事所造成的后果,便是造就了大批每天东在这样年,前,萧仅有是自己的萧的摇了摇头,道,就等因为炼了,才造就出三的天修炼天,的同样非也是有些有些异的儿一直在倒是,废,的分了,然便想要不定斗气大月月月月的定。透明的,方价脸有多中为不可是。你说完师到后气会让对,我不可以时,他倒是在乎这种高到功法的斗技出其种有些不愿的吸手一道,斗气,萧家现上,是这事,不是这个修有程体的什纸契到这片的小脸!三老,我光在萧战一巴掌,双中,是一个灵到的常识。心吧?望着萧炎那些神有些恍点不想受你的美的,用气忽然,传进你耳枚的属散,另次我前便是对着身空的长出身也只有想起,不,萧炎哥以说的造,的时候,他的道:你修门成为自然是各种天材少年老,一声冷静的望着对面的在一,手中,了下来的事,,你向了角落阵嘲笑,微有着不份还眼角散的,萧炎牙齿在桌面,上下没被等级之人的强化,并且他这老难,还是难去人的说过别的功,而且这几年,还要是分,同,你的要求,这几年实条,听过你有一年的,,你成就是我萧炎的面庞,萧战叹了口沾染鲜之的手一,在白纸之名为斗成为你!你是没搞的鬼?嘿人当失也了口之事发。萧动那小娃冷的的老头,笑眯眯凝重的道,这是这事所的的事,,你当还在一年时知,三年之前,你成年自然宛如疯天阶十属,所以,有云岚宗宗,更强有的么还年轻指的戒路,萧炎愕然了转。萧叔之时,萧炎却才有一星大者,在真真切切的。当药的,庞一瞪,手指惊颤的斗着萧炎心里一好气得俏脸忽些,不炎轻重的:自然也造就了他不的老师,云岚一宗,虽然有家,小脸,那双宛如轻疑般待遇这老然药,所的,这里,有种,都会身到这里许,自会不攻,微!父头一动容。丹有一种条件。首位的上,然必要进道,斗气大陆人,一种个灵魂,竟与什天,今事悔婚之种事,总的记不得萧,也将会被各方势力可惜手间中到时的变,那将老:想家老师?闻言一笑声,竟一手掌萧上,猛的之时响,再让你看看你就身也只清出了岁的事方与大一家,,萧叔叔,今天这种高深的吐了一口气少,那便是以事再次开始修炼中,萧后,萧炎会了一辈子不废物玩区,当然还是在炼黄之气!炼药之术之神,而有的得发了,那便请回好下去。药时,需前说自身属性的灵魂重却,火焰属于他便是一种发愣到斗者更让修!一老人手中有聚药老成年自己这几年,看来到,你以为了天他在云月上片刻下,也并不少在纳低嫣道对明公你,纳兰上然了起着些白老的魔此,你这本我还年轻间,还今的你我已经知为,至九品的先是,萧炎那些回成,无奈的身视了可
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基于SEQ2SEQ模型实现英文翻译器

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基于GPT2架构实现聊天机器人
训练数据:50W日常聊天语料
备注:以下是训练数据事例,每一个回复以" "空格分隔,每一段对话以换行/n分隔,以一段对话为一条训练数据

  1. 少侠好眼力        少侠啥时候来北京        遥遥无期你又没时间       
  2. 哥怎么这么帅        是吗?谢谢嘞        和小鲜肉一样。嫩嫩的       
  3. 你不怕掉下去啊        这是海拔米我觉得不够高        注意安全       
  4. 你这文案写的我有点感动是怎么回事        哭没得        没有咧       
  5. 都考上        小仙女决定满足你这个愿望        因为我有魔法棒       
  6. 啥时候看演唱会        上海站好像延期了,不知延到啥时候本来是五月中旬        靠你了       
  7. 大哥难道是求婚啦!        不不不大哥还没有这么速度呢随便拼着玩儿的        嘻嘻好看       
  8. 中午老大爷遛弯去了么        对呀,哈哈。        转发这条咸鱼,今年必有好事儿发生。
  9. 我的爱情独白就是清空我的购物车        沉迷于一夜暴富不可自拔的身家过百元的贵妇        只想发财只想发财只想发财,对脱单好无兴趣       
  10. 自己用啊        我有        可是那张不用钱的嘢        那要是里面没钱呢        无钱再刷自己的卡        哈哈哈哈哈哈哈哈这样就很不道德了        没有没有               
  11. 第一张是藤椒鸡吗!        嘻嘻嘻对一家好次川菜的椒麻鸡!        这几天牙疼但是一直在想这种辣辣的鸡        嘤嘤嘤就是这种时候会想吃辣
复制代码

模型参数
  1. // gpt 124M参数量
  2. maxLen = 128  //最大token数
  3. embedDim = 768 //embeding编码维度
  4. headNum = 12  //多头注意力头数
  5. decoderNum = 12  //解码器层数
  6. learnRate = 0.0001f  //学习率
  7. epoch = 3 //循环训练次数
  8. dropoutRate = 0.1f
  9. train_data = 450000 //训练集数量
  10. vail_data = 50000  //验证集数量
  11. train_loss = 1.08f //最终训练集损失在1.0左右
  12. vail_loss = 1.2f  //最终验证集损失在1.2左右
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推理效果图

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