Deep Java Library (DJL) 是一个用于深度学习的Java库，它提供了丰富的API和工具，使得在Java项目中使用深度学习模型变得更加简单。下面我将通过一个具体的例子来展示如何在项目中使用DJL。
示例项目：图像分类
下面是一个示例，展示如何在一个 Spring Boot 应用程序中使用 Deep Java Library (DJL) 进行图像分类。我们将创建一个简单的 REST API，接收图像文件并返回分类结果。

1. 创建 Spring Boot 项目
首先，使用 Spring Initializr 创建一个新的 Spring Boot 项目。选择以下依赖项：
Spring Web
Spring Boot DevTools
2. 添加 DJL 依赖
在 pom.xml 文件中添加 DJL 的依赖项。

<dependencies>
    <!-- Spring Web -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring Boot DevTools -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>

    <!-- DJL API -->
    <dependency>
        <groupId>ai.djl</groupId>
        <artifactId>api</artifactId>
        <version>0.19.0</version>
    </dependency>

    <!-- PyTorch Engine -->
    <dependency>
        <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
        <artifactId>pytorch-engine</artifactId>
        <version>0.19.0</version>
    </dependency>

    <!-- NDArray for tensor operations -->
    <dependency>
        <groupId>ai.djl.ndarray</groupId>
        <artifactId>ndarray</artifactId>
        <version>0.19.0</version>
    </dependency>

    <!-- Image processing -->
    <dependency>
        <groupId>ai.djl.basicmodelzoo</groupId>
        <artifactId>basic-model-zoo</artifactId>
        <version>0.19.0</version>
    </dependency>

    <!-- Native libraries for PyTorch -->
    <dependency>
        <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
        <artifactId>pytorch-native-auto</artifactId>
        <version>1.10.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
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3. 创建图像分类服务
创建一个服务类来处理图像分类逻辑

import ai.djl.Model;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.modality.cv.Image;
import ai.djl.modality.cv.ImageFactory;
import ai.djl.modality.cv.transform.Resize;
import ai.djl.modality.cv.transform.ToTensor;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.Pipeline;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.StandardCopyOption;

@Service
public class ImageClassificationService {

    private final Model model;

    public ImageClassificationService() throws IOException {
        // 定义模型的准则
        Criteria<Image, String> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(Image.class, String.class)
                .optApplication(ai.djl.modality.cv.Application.IMAGE_CLASSIFICATION)
                .optModelName("resnet18_v1")
                .optEngine("PyTorch")
                .optProgress(new ProgressBar())
                .build();

        // 加载模型
        model = criteria.loadModel();
    }

    public String classifyImage(MultipartFile file) throws IOException, TranslateException {
        // 将文件保存到临时位置
        Path tempFile = Files.createTempFile("image", ".jpg");
        Files.copy(file.getInputStream(), tempFile, StandardCopyOption.REPLACE_EXISTING);

        // 加载图像
        Image img = ImageFactory.getInstance().fromFile(tempFile);

        // 预处理图像
        Pipeline pipeline = new Pipeline();
        pipeline.add(new Resize(224, 224));
        pipeline.add(new ToTensor());

        // 创建预测器
        try (Predictor<Image, String> predictor = model.newPredictor()) {
            // 进行预测
            String result = predictor.predict(img);

            // 删除临时文件
            Files.delete(tempFile);

            return result;
        }
    }
}
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解释代码：
Criteria: 用于定义模型的准则，包括模型的类型、应用领域、模型名称、引擎等。
ZooModel: 从模型库中加载模型。
Predictor: 用于进行预测。
ImageFactory: 用于加载图像。
Pipeline: 用于定义图像预处理步骤，如调整大小和转换为张量。
Translator: 用于定义输入和输出的转换逻辑

4. 创建控制器
创建一个控制器类来处理 HTTP 请求。

import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.IOException;

@RestController
@RequestMapping("/api/classify")
public class ImageClassificationController {

    private final ImageClassificationService imageClassificationService;

    public ImageClassificationController(ImageClassificationService imageClassificationService) {
        this.imageClassificationService = imageClassificationService;
    }

    @PostMapping
    public ResponseEntity<String> classifyImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        try {
            String result = imageClassificationService.classifyImage(file);
            return ResponseEntity.ok(result);
        } catch (IOException | TranslateException e) {
            return ResponseEntity.badRequest().body("Error classifying image: " + e.getMessage());
        }
    }
}
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5. 启动应用程序
创建一个主类来启动 Spring Boot 应用程序。

POST /api/classify
Content-Type: multipart/form-data

Form Data:
file: (选择一个图像文件)
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如果一切正常，你应该会收到图像的分类结果。
总结
通过以上步骤，我们展示了如何在 Spring Boot 应用程序中使用 Deep Java Library (DJL) 进行图像分类。虽然 Spring 官方还没有正式发布 Spring AI 模块，但通过结合现有的 Spring 生态系统和 DJL，我们可以轻松地将机器学习功能集成到 Spring 应用程序中。希望这个示例对你有所帮助