SpringBoot微服务实现深度学习：构建AGI道路的基石+实战案例演示

在Spring Boot中实现深度学习通常涉及到搭建模型训练和预测的环境。以下是一个简化的例子，展示如何在Spring Boot应用中实现一个基本的深度学习模型的预测接口：

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
 
@RestController
public class PredictionController {
 
    @Autowired
    private MultiLayerNetwork model;
 
    @PostMapping("/predict")
    public PredictionOutput predict(@RequestBody PredictionInput input) {
        INDArray inputArray = Nd4j.create(input.getData());
        INDArray outputArray = model.output(inputArray);
        // 转换输出数据为可用格式
        PredictionOutput output = new PredictionOutput(outputArray);
        return output;
    }
}
 
class PredictionInput {
    private double[][] data;
    // getter and setter
}
 
class PredictionOutput {
    private double[][] result;
    // constructor and getter
}

在这个例子中，我们定义了一个PredictionController，它包含了一个深度学习模型的自动装配实例。我们提供了一个predict方法，该方法接收一个PredictionInput对象作为输入，该对象封装了进行预测的数据，并返回一个PredictionOutput对象，该对象封装了模型的预测结果。

请注意，这只是一个简化的示例，实际的深度学习模型训练和预测流程会更加复杂，并且可能需要更多的配置和错误处理。在实际应用中，你还需要考虑如何加载训练好的模型、处理输入数据和输出结果的转换等问题。