在 java 集成在应用程序中 ai 最佳实践涉及使用 java 框架,如 tensorflow 和 spring boot。图像分类用例可用于以下步骤:1. 导入 tensorflow 和 spring boot 依赖项;2. 加载预训练 tensorflow 模型;3. 图像输入的预处理;4.. 使用加载模型进行预测;5. 提供一个 rest api 端点接收图像并返回分类结果。
Java 框架和人工智能的最佳实践人工智能 (AI) 将广泛应用于各行各业, AI 技术整合到 Java 在应用程序中变得至关重要。本文将讨论使用情况 Java 框架实现 AI 通过实战案例演示最佳实践。
实战案例:图像分类我们将构建一个用途 TensorFlow 和 Spring Boot 的 Java 用于图像分类的应用程序。
1. 导入依赖项
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在 Maven 项目中添加以下依赖项:
<dependency> <groupId>org.tensorflow</groupId> <artifactId>tensorflow</artifactId> <version>2.8.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>
2. 加载模型
在 Java 在代码中,加载预训练 TensorFlow 模型:
private static final String MODEL_PATH = "path/to/model.pb"; private TensorFlowModel model; public void init() { try (Graph graph = new Graph()) { graph.importGraphDef(FileUtil.fileToBytes(MODEL_PATH)); model = new TensorFlowModel(graph); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException("Failed to load model: " + e.getMessage()); } }
3. 图像预处理
预处理图像以满足模型的输入要求:
private Tensor preprocessImage(BufferedImage image) { Tensor.Builder builder = Tensor.create(new long[] {1, image.getHeight(), image.getWidth(), 3}); FloatBuffer buffer = builder.floatValue(); for (int i = 0; i < image.getHeight(); i++) { for (int j = 0; j < image.getWidth(); j++) { int color = image.getRGB(j, i); buffer.put((color >> 16) & 0xFF / 255.0f); buffer.put((color >> 8) & 0xFF / 255.0f); buffer.put(color & 0xFF / 255.0f); } } return builder.build().expandDims(0); }
4. 预测
使用加载模型进行预测:
public List<Prediction> predict(BufferedImage image) { Tensor input = preprocessImage(image); Tensor output = model.execute(input, "Softmax"); float[][] scores = output.copyTo(new float[1][1000]); output.close(); return getTopPredictions(scores[0]); } private List<Prediction> getTopPredictions(float[] scores) { return IntStream.range(0, scores.length) .mapToObj(i -> new Prediction(i, scores[i])) .sorted(Comparator.comparing(Prediction::getScore).reversed()) .limit(10) .collect(Collectors.toList()); }
5. 控制器
提供 REST 端点接收图像并返回分类结果:
@RestController @RequestMapping("/api/predictions") public class PredictionsController { @PostMapping public List<Prediction> predictImage(@RequestBody @RequestParam("image") MultipartFile image) { // base64解码图像 BufferedImage decodedImage = ImageIO.read(image.getInputStream()); return predictionService.predict(decodedImage); } }
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