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자바용 텐서플로우

무엇인가요 – 어떤 JVM에서도 텐서플로우 모델을 실행할 수 있게 해주는 자바 언어 바인딩 세트입니다. 이 리포지토리는 세 가지 주요 아티팩트를 포함합니다:

tensorflow-core – 네이티브 텐서플로우 라이브러리 위에 있는 얇은 JNI 래퍼. 저수준 접근만 필요할 경우 사용합니다.
tensorflow-framework – 자바에서 직접 신경망을 구축하고 훈련할 수 있는 고수준 API입니다.
tensorflow-ndarray – 텐서플로우의 나머지 부분 없이도 사용할 수 있는 독립형 n차원 배열 라이브러리입니다.

왜 중요한가요 – 자바, 스칼라, 코틀린 등 JVM 언어는 대규모 기업에서 흔히 사용됩니다. Maven 스타일 아티팩트를 제공함으로써, 텐서플로우-자바는 기존 빌드 및 배포 파이프라인을 유지하면서 ML을 도입할 수 있도록 합니다.

시작하기 – 적절한 Maven(또는 Gradle) 종속성을 추가하세요. 다음 중 하나를 선택할 수 있습니다:

개별 네이티브 바이너리 (tensorflow-core-api + tensorflow-core-native에 플랫폼 분류자 포함)를 선택하여 JAR 크기를 작게 유지하거나,
단일 tensorflow-core-platform 아티팩트를 사용하여 모든 지원되는 CPU 플랫폼(Linux x86_64, Linux arm64, macOS arm64)의 API와 네이티브 라이브러리를 모두 포함합니다.

예시 (Maven, Linux-x86_64, CPU만):

<dependency>
  <groupId>org.tensorflow</groupId>
  <artifactId>tensorflow-core-api</artifactId>
  <version>1.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.tensorflow</groupId>
  <artifactId>tensorflow-core-native</artifactId>
  <version>1.2.0</version>
  <classifier>linux-x86_64</classifier>
</dependency>

GPU 지원을 원하면 linux-x86_64-gpu 분류자를 추가하고 NVIDIA 드라이버, CUDA 툴킷, cuDNN이 설치되어 있는지 확인하세요.

버전 호환성 – README에 있는 표는 각 텐서플로우-자바 릴리스가 해당하는 텐서플로우 버전과 필요한 최소 자바 버전을 매핑합니다 (예: TF-자바 1.2.0은 텐서플로우 2.21.0과 호환되며 자바 11이 필요합니다).

커뮤니티 및 기여 – 텐서플로우 JVM SIG에서 유지보수됩니다. 질문은 TensorFlow 포럼(sig_jvm 태그) 또는 Gitter 채널에서 하실 수 있으며, 기여는 CONTRIBUTING.md에 설명된 일반적인 풀 리퀘스트 워크플로우를 따릅니다.

실제 사례 보기 – 예제 모델은 보조 리포지토리 https://github.com/tensorflow/java-models 에 있습니다.

위의 모든 세부 정보는 리포지토리의 README에서 직접 인용되었습니다.*

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