TensorFlow

Jakarta EE 9, Kubernetes & Pair Programming – Top 10 der beliebtesten Themen im Oktober

Der Herbst hat uns sprichwörtlich kalt erwischt. Doch mit einer schönen Tasse Tee und guter Lektüre lassen sich auch die kältesten Tage überstehen. Lektüre in digitaler Form gab es auf JAXenter auch im Monat Oktober en masse: Eine umfangreiche Einführung ins Pair Programming, ein Interview zur Public Cloud und die neuen Features von Spring Boot 2.2 sowie TensorFlow 2.0 – doch wer schafft es ganz oben aufs Treppchen? Das sind die meistgelesenen Artikel im Oktober.

Deep Learning: Training von TensorFlow-Modellen mit JVM-Sprachen

Zwar gibt es mit Frameworks wie DL4J mächtige und umfangreiche Machine-Learning-Lösungen für die JVM, dennoch kann es in der Praxis vorkommen, dass der Einsatz von TensorFlow notwendig wird. Das kann beispielsweise der Fall sein, wenn es einen bestimmten Algorithmus nur in einer TensorFlow-Implementierung gibt und der Portierungsaufwand in ein anderes Framework zu hoch ist. Zwar interagiert man mit TensorFlow über ein Python API, die zugrunde liegende Engine jedoch ist in C++ geschrieben. Mit Hilfe der TensorFlow-Java-Wrapper-Bibliothek kann man deshalb sowohl Training als auch Inferenz von TensorFlow-Modellen aus der JVM heraus betreiben, ohne auf Python angewiesen zu sein. So können bestehende Schnittstellen, Datenquellen und Infrastruktur mit TensorFlow integriert werden, ohne die JVM zu verlassen.

  • 1
  • 2