源码目录（部分）

DeepLearning4J: 包含用于既在单个机器上，又在分布式上学习神经网络的所有代码。

ND4J: “Java的n维数组”。ND4J是建立DL4J的数学后端。所有的DL4J神经网络都是使用ND4J中的运算（矩阵乘法、向量运算等）来构建的。ND4J是DL4J实现在没有改变网络本身的情况化，即可以CPU又可以GPU训练网络的原因。没有Nd4J，就不会有DL4J。

DataVec: DataVec处理管道侧的数据导入和转换。如果你想将图像、视频、音频或简单CSV数据导入DL4J：你可能想要使用DataVec来实现。

Arbiter: Arbiter是一种用于神经网络超参数优化的软件包。超参数优化是指自动选择网络超参数（学习速率、层数等）以获得良好性能的过程。

NDArray

NDArray本质上是一个n维数组：即一个具有一定维数的数字矩形数组。

NDArray的rank是维度数。二维数组的rank为2，三维数组的rank为3，依此类推。你可以创建具有任意rank的NDArrays。
NDArray的(shape)形状定义了每个维度的大小。假设我们有一个有3行5列的二维数组。这个NDArray的形状是[3,5]
NDArray的长度定义了数组中元素的总数。长度始终等于构成形状的值的乘积。
NDArray的步幅定义为每个维度中相邻元素的间隔（在底层数据缓冲区中）。步幅是按维度定义的，因此一个rank 为 n的 NDArray有n个步幅值，每个维度一个。请注意，大多数情况下，你不需要了解（或关注）步幅-只需注意这是ND4J内部的运作方式。下一节有一个步幅的例子。
NDArray的数据类型指的是一个NDArray的数据类型（例如， float 或 double 精度）。注意在nd4j中是全局的设置，所以所有的NDArrays应该有相同的数据类型。设置数据类型会在这个文档的后面再讨论。

就索引而言这里有一些事情需要知道。首先，维度0是行，维度1是列:因此INDArray.size(0)是行的数量，INDArray.size(1)是列的数量，索引是0开始的：因此行有从0到INDArray.size(0)-1的索引，对于其他维度，依此类推。

物理上，INDArray背后的数据是堆外存储的：也就是说，它存储在Java虚拟机（JVM）之外。这具有许多优点，包括性能、与高性能BLAS库的互操作性以及避免JVM在高性能计算中的一些缺点（例如，由于整数索引，Java数组限于2 ^ 31 - 1（21亿4000万）个元素）。

在编码方面，可以按C（行主要）或Fortran（列主要）顺序对NDArray进行编码。有关行与列主顺序的更多详细信息，请参阅维基百科。ND4J可以同时使用C和F顺序数组的组合。大多数用户只能使用默认的数组排序，但请注意，如果需要，可以对给定的数组使用特定的排序。

C vs. F order

工作间

ND4J提供了一个额外的内存管理模型：工作间。这允许你在没有用于堆外内存跟踪的JVM垃圾回收器的情况下，重用循环工作负载的内存。换句话说，在工作间循环结束时，所有的数组内存内容都会失效。工作间被集成到DL4J中进行训练和推理。

基本思想很简单：你可以在工作间（或空间）内执行你需要的操作，并且如果你要从其去除一个INDArray（即，将结果移出工作空间），只需调用INDArray.detach()，你将获得一个独立的INDArray副本。

DL4J的层工作间管理器

DL4J的层API包含一个“层工作区管理器”的概念。

这个类的思想是，它允许我们在给定工作间的不同的可能配置的情况下，轻松且精确地控制给定数组的位置。例如，层外的激活可以在推理期间放置在一个工作间中，而在训练期间放置在另一个工作间中；这是出于性能原因。然而，使用层工作间管理器设计，层的实现者不需要为此而烦恼。

这在实践中意味着什么？通常很简单…

当返回 (activate(boolean training, LayerWorkspaceMgr workspaceMgr) 方法)，确保返回的数组已在 ArrayType.ACTIVATIONS (i.e., 使用 LayerWorkspaceMgr.create(ArrayType.ACTIVATIONS, …) 或类似)中定义
当返回激活梯度 (backpropGradient(INDArray epsilon, LayerWorkspaceMgr workspaceMgr))，类似的返回一个在 ArrayType.ACTIVATION_GRAD 中定义的数组。

你还可以在适合的工作间使用一个在任何工作间定义的数组，例如：LayerWorkspaceMgr.leverageTo(ArrayType.ACTIVATIONS, myArray)

注意，如果你没有实现自定义层（而是只想对MultiLayerNetwork/ComputationGraph之外的层执行转发），那么可以使用LayerWorkspaceMgr.noWorkspaces()。

沿维张量（TAD）

沿维张量背后的思想是得到一个低阶子数组，它是原始数组的视图。

“沿维张量”方法采用两个参数：

要返回的张量的索引（在0到numTensors-1的范围内）
执行TAD操作的维度（1个或多个值）

The simplest case is a tensor along a single row or column of a 2d array. Consider the following diagram (where dimension 0 (rows) are indexed going down the page, and dimension 1 (columns) are indexed going across the page):

最简单的情况是沿二维数组的单个行或列的张量。考虑下面的关系图（其中维度0（行）在页面下方被索引，维度1（列）在页面上方被索引）：