在 java 应用程序中整合 ai 的最佳实践涉及使用 java 框架，如 tensorflow 和 spring boot。以下步骤可用于实现图像分类用例：1. 导入 tensorflow 和 spring boot 依赖项；2. 加载预训练的 tensorflow 模型；3. 预处理图像输入；4. 使用加载的模型进行预测；5. 提供一个 rest api 端点以接收图像并返回分类结果。

Java 框架与人工智能的最佳实践

随着人工智能 (AI) 在各种行业的广泛应用，将 AI 技术整合到 Java 应用程序中变得至关重要。本文将探讨使用 Java 框架实现 AI 最佳实践，并通过实战案例进行演示。

实战案例：图像分类

我们将构建一个使用 TensorFlow 和 Spring Boot 的 Java 应用程序，用于对图像进行分类。

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 代码中，加载预训练的 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

对图像进行预处理以符合模型的输入要求：

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

使用加载的模型进行预测：

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 端点接受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);
  }
}

以上就是java框架与人工智能有哪些最佳实践？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！