JAVA Pytorch

본 포스팅은 JAVA Pytorch 결과에 대한 내용 입니다.

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Pytorch for JAVA

• Pytorch는 페이스북에서 개발한 오픈소스 머신 러닝 프레임워크로, 딥 러닝 및 다양한 머신 러닝 작업을 수행 할 수 있습니다.

• Pytorch JAVA를 사용하면 JAVA에서도 Pytorch 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

  Pytorch JAVA 라이브러리를 의존성에 추가합니다.
  <!-- pom.xml -->
  <dependency>
   <groupId>com.facebook.soloader</groupId>
   <artifactId>nativeloader</artifactId>
   <version>0.10.1</version>
   <scope>runtime</scope>
   </dependency>
   <dependency>
      <groupId>com.facebook.fbjni</groupId>
      <artifactId>fbjni-java-only</artifactId>
      <version>0.2.2</version>
      <scope>runtime</scope>
   </dependency>
  
   <dependency>
      <groupId>org.pytorch</groupId>
      <artifactId>pytorch_java_only</artifactId>
      <version>1.12.1</version>
   </dependency>
  
   <dependency>
      <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
      <artifactId>pytorch-jni</artifactId>
      <version>2.0.0-0.22.1</version>
   </dependency>
  

• 이후 머신 러닝 모델 파일(.pt 형식)을 resources 폴더에 추가합니다.

  • Pytorch 모델을 불러옵니다.

       import org.pytorch.IValue;
       import org.pytorch.Module;
       import org.pytorch.Tensor;
        
       // ...
        
       public class PyTorchService {
       private Module module;
    
       public PyTorchService() {
       // 모델 파일을 불러와 모듈을 생성합니다.
            try (InputStream is = getClass().getResourceAsStream("/model.pt")) {
            module = Module.load(is);
            } catch (IOException e) {
                throw new RuntimeException("모델 파일을 불러올 수 없습니다.", e);
            }
       }
    
      // 입력 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 실행하고 결과를 반환합니다.
      public float[] predict(float[] inputData) {
          Tensor input = Tensor.fromBlob(inputData, new long[]{1, inputData.length});
          Tensor output = module.forward(IValue.from(input)).toTensor();
          float[] result = output.getDataAsFloatArray();
          return result;
        }
      }
    

• 위 구조를 활용하면 머신 러닝 모델을 실행하고 결과를 얻을 수 있습니다.

 

참고 문서

[1] 블로그