本文整理匯總了Java中org.nd4j.linalg.factory.Nd4j.rand方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Java Nd4j.rand方法的具體用法？Java Nd4j.rand怎麽用？Java Nd4j.rand使用的例子？那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類org.nd4j.linalg.factory.Nd4j的用法示例。
在下文中一共展示了Nd4j.rand方法的1個代碼示例，這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚，您的評價將有助於係統推薦出更棒的Java代碼示例。
示例1: testSmallAmountOfData
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j; //導入方法依賴的package包/類
@Test
public void testSmallAmountOfData(){
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
.updater(Updater.RMSPROP)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
.list()
.layer(0, new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer.Builder()
.nIn(nIn).nOut(3)
.activation("tanh").build())
.layer(1, new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE)
.nIn(3).nOut(nOut)
.activation("softmax")
.build())
.build();
SparkDl4jMultiLayer sparkNet = new SparkDl4jMultiLayer(sc,conf,new ParameterAveragingTrainingMaster(true,numExecutors(),1,10,1,0));
Nd4j.getRandom().setSeed(12345);
DataSet d1 = new DataSet(Nd4j.rand(1,nIn),Nd4j.rand(1,nOut));
DataSet d2 = new DataSet(Nd4j.rand(1,nIn),Nd4j.rand(1,nOut));
JavaRDD<DataSet> rddData = sc.parallelize(Arrays.asList(d1,d2));
sparkNet.fit(rddData);
}
開發者ID:PacktPublishing，項目名稱:Deep-Learning-with-Hadoop，代碼行數:29，代碼來源:TestSparkMultiLayerParameterAveraging.java