{"id":322555,"date":"2021-05-04T15:00:22","date_gmt":"2021-05-04T15:00:22","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=322555"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=322555","title":{"rendered":"\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 Kotlin: \u0430\u043b\u044c\u0444\u0430-\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f KotlinDL"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/akXs\/\">&#171;<strong>Kotlin Backend Developer<\/strong>&#171;.<\/a><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043c\u043e-\u0443\u0440\u043e\u043a <a href=\"https:\/\/otus.pw\/YoL3\/\"><strong>\u00ab\u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 Kotlin\u00bb<\/strong><\/a><strong>.<\/strong> \u0426\u0435\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f:<br \/>&#8212; \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Kotlin;<br \/>&#8212; \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b;<br \/>&#8212; \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435;<br \/>&#8212; \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0433\u0435\u0442\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u0435\u0442\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438.  <\/p>\n<\/blockquote>\n<hr>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0434\u0440\u0443\u0437\u044c\u044f! \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/jetbrains\/kotlindl\"><u>KotlinDL<\/u><\/a>&nbsp;(v.0.1.0)&nbsp;\u2014 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/keras.io\/\"><u>Keras<\/u><\/a>, \u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 Kotlin. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 API \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 JVM. \u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0435 API \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 KotlinDL. \u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043d\u0430 Kotlin:<\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">private val model = Sequential.of(     Input(28, 28, 1),     Flatten(),     Dense(300),     Dense(100),     Dense(10) )  fun main() {     val (train, test) = Dataset.createTrainAndTestDatasets(         trainFeaturesPath = \"datasets\/mnist\/train-images-idx3-ubyte.gz\",         trainLabelsPath = \"datasets\/mnist\/train-labels-idx1-ubyte.gz\",         testFeaturesPath = \"datasets\/mnist\/t10k-images-idx3-ubyte.gz\",         testLabelsPath = \"datasets\/mnist\/t10k-labels-idx1-ubyte.gz\",         numClasses = 10,         ::extractImages,         ::extractLabels     )     val (newTrain, validation) = train.split(splitRatio = 0.95)      model.use {         it.compile(             optimizer = Adam(),             loss = Losses.SOFT_MAX_CROSS_ENTROPY_WITH_LOGITS,             metric = Metrics.ACCURACY         )          it.summary()          it.fit(             dataset = newTrain,             epochs = 10,             batchSize = 100,             verbose = false         )          val accuracy = it.evaluate(             dataset = validation,             batchSize = 100         ).metrics[Metrics.ACCURACY]          println(\"Accuracy: $accuracy\")         it.save(File(\"src\/model\/my_model\"))     } }<\/code><\/pre>\n<h4>\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 GPU<\/h4>\n<p>\u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439&nbsp;\u2014 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 GPU \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442 KotlinDL! \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435 NVIDIA \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<h4>\u0428\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 API<\/h4>\n<p>\u0412 KotlinDL \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 API \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432 \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 JVM.<\/p>\n<h4>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Keras<\/h4>\n<p>\u0412\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 KotlinDL API \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e KotlinDL \u0438\u043b\u0438 Keras \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 2.* \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Python.<\/p>\n<p>\u0418 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445 \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0443\u044e\u0441\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443.<\/p>\n<h4>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h4>\n<p>\u0412 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0430\u043b\u044c\u0444\u0430-\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432: <code>Input()<\/code>,&nbsp;<code>Flatten()<\/code>,&nbsp;<code>Dense()<\/code>,&nbsp;<code>Dropout()<\/code>,&nbsp;<code>Conv2D()<\/code>,&nbsp;<code>MaxPool2D()<\/code> \u0438&nbsp;<code>AvgPool2D()<\/code>. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 VGG-16 \u0438\u043b\u0438 VGG-19, \u0430 \u0432\u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c ResNet50, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430\u0445 \u043f\u043e\u044f\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 JVM-\u0441\u0440\u0435\u0434\u044b, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 Android \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<h4>\u0427\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c?<\/h4>\n<p>KotlinDL \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 TensorFlow Java API, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u041f\u041e.<\/p>\n<h4>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0438!<\/h4>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 (\u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 KotlinDL:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/quick_start_guide.md\"><u>\u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/create_your_first_nn.md\"><u>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 KotlinDL<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/training_a_model.md\"><u>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/loading_trained_model_for_inference.md\"><u>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/importing_keras_model.md\"><u>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/transfer_learning.md\"><u>\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0434\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u044b \u0438 \u043f\u0443\u043b-\u0440\u0435\u043a\u0432\u0435\u0441\u0442\u044b \u0432 <a href=\"http:\/\/github.com\/jetbrains\/kotlindl\/issues\"><u>GitHub Issues<\/u><\/a>. \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043a \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443 #deeplearning \u0432 <a href=\"https:\/\/kotlinlang.slack.com\/\"><u>Slack-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 Kotlin<\/u><\/a>.<\/p>\n<hr>\n<blockquote>\n<p>\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/akXs\/\">&#171;<strong>Kotlin Backend Developer<\/strong>&#171;<\/a><\/p>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432\u0435\u0431\u0438\u043d\u0430\u0440 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/YoL3\/\"><strong>\u00ab\u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 Kotlin\u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/555286\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/555286\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/akXs\/\">&#171;<strong>Kotlin Backend Developer<\/strong>&#171;.<\/a><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043c\u043e-\u0443\u0440\u043e\u043a <a href=\"https:\/\/otus.pw\/YoL3\/\"><strong>\u00ab\u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 Kotlin\u00bb<\/strong><\/a><strong>.<\/strong> \u0426\u0435\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f:<br \/>&#8212; \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Kotlin;<br \/>&#8212; \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b;<br \/>&#8212; \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435;<br \/>&#8212; \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0433\u0435\u0442\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u0435\u0442\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438.  <\/p>\n<\/blockquote>\n<hr>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0434\u0440\u0443\u0437\u044c\u044f! \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/jetbrains\/kotlindl\"><u>KotlinDL<\/u><\/a>&nbsp;(v.0.1.0)&nbsp;\u2014 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/keras.io\/\"><u>Keras<\/u><\/a>, \u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 Kotlin. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 API \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 JVM. \u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0435 API \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 KotlinDL. \u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043d\u0430 Kotlin:<\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">private val model = Sequential.of(     Input(28, 28, 1),     Flatten(),     Dense(300),     Dense(100),     Dense(10) )  fun main() {     val (train, test) = Dataset.createTrainAndTestDatasets(         trainFeaturesPath = \"datasets\/mnist\/train-images-idx3-ubyte.gz\",         trainLabelsPath = \"datasets\/mnist\/train-labels-idx1-ubyte.gz\",         testFeaturesPath = \"datasets\/mnist\/t10k-images-idx3-ubyte.gz\",         testLabelsPath = \"datasets\/mnist\/t10k-labels-idx1-ubyte.gz\",         numClasses = 10,         ::extractImages,         ::extractLabels     )     val (newTrain, validation) = train.split(splitRatio = 0.95)      model.use {         it.compile(             optimizer = Adam(),             loss = Losses.SOFT_MAX_CROSS_ENTROPY_WITH_LOGITS,             metric = Metrics.ACCURACY         )          it.summary()          it.fit(             dataset = newTrain,             epochs = 10,             batchSize = 100,             verbose = false         )          val accuracy = it.evaluate(             dataset = validation,             batchSize = 100         ).metrics[Metrics.ACCURACY]          println(\"Accuracy: $accuracy\")         it.save(File(\"src\/model\/my_model\"))     } }<\/code><\/pre>\n<h4>\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 GPU<\/h4>\n<p>\u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439&nbsp;\u2014 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 GPU \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442 KotlinDL! \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435 NVIDIA \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<h4>\u0428\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 API<\/h4>\n<p>\u0412 KotlinDL \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 API \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432 \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 JVM.<\/p>\n<h4>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Keras<\/h4>\n<p>\u0412\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 KotlinDL API \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e KotlinDL \u0438\u043b\u0438 Keras \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 2.* \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Python.<\/p>\n<p>\u0418 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445 \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0443\u044e\u0441\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443.<\/p>\n<h4>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h4>\n<p>\u0412 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0430\u043b\u044c\u0444\u0430-\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432: <code>Input()<\/code>,&nbsp;<code>Flatten()<\/code>,&nbsp;<code>Dense()<\/code>,&nbsp;<code>Dropout()<\/code>,&nbsp;<code>Conv2D()<\/code>,&nbsp;<code>MaxPool2D()<\/code> \u0438&nbsp;<code>AvgPool2D()<\/code>. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 VGG-16 \u0438\u043b\u0438 VGG-19, \u0430 \u0432\u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c ResNet50, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430\u0445 \u043f\u043e\u044f\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 JVM-\u0441\u0440\u0435\u0434\u044b, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 Android \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<h4>\u0427\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c?<\/h4>\n<p>KotlinDL \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 TensorFlow Java API, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u041f\u041e.<\/p>\n<h4>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0438!<\/h4>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 (\u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 KotlinDL:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/quick_start_guide.md\"><u>\u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/create_your_first_nn.md\"><u>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 KotlinDL<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/training_a_model.md\"><u>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/loading_trained_model_for_inference.md\"><u>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/importing_keras_model.md\"><u>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/KotlinDL\/blob\/master\/docs\/transfer_learning.md\"><u>\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0434\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u044b \u0438 \u043f\u0443\u043b-\u0440\u0435\u043a\u0432\u0435\u0441\u0442\u044b \u0432 <a href=\"http:\/\/github.com\/jetbrains\/kotlindl\/issues\"><u>GitHub Issues<\/u><\/a>. \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043a \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443 #deeplearning \u0432 <a href=\"https:\/\/kotlinlang.slack.com\/\"><u>Slack-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 Kotlin<\/u><\/a>.<\/p>\n<hr>\n<blockquote>\n<p>\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/akXs\/\">&#171;<strong>Kotlin Backend Developer<\/strong>&#171;<\/a><\/p>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432\u0435\u0431\u0438\u043d\u0430\u0440 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/YoL3\/\"><strong>\u00ab\u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 Kotlin\u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/555286\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/555286\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/hr>\n<p><\/br><\/br><\/br><\/br><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-322555","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/322555","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=322555"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/322555\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=322555"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=322555"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=322555"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}