Amazons Deep Java Library (DJL) ist eine neue Bibliothek um auf der JVM im allgemeinen und mit Java im besonderen Deep Learning zu betreiben.
Das besondere an DJL ist das Ziel, engine agnostisch zu sein. D.h. DJL ist langfristig darauf ausgelegt, als Java Frontend für alle gängigen, ansonsten hauptsächlich unter Python nutzbaren Deep Learning Frameworks wie Torch, TensorFlow, MXNet und anderen zu dienen.In dieser Session betrachten wir den grundlegen Aufbau von DJL und geben eine Einführung in die API und die wichtigsten Deep Learning Grundlagen.
Dazu gibt es eine Reihe von Tipps, Tricks, Pros, Cons und Erfahrungen aus dem Praxiseinsatz von DJL.