开篇词：基于 Java 的深度学习框架及其生态圈

wangongxi

于 2020-09-22 12:08:41 发布

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分类专栏： Deeplearning4j 快速入门文章标签：人工智能深度学习 Java Deeplearning4j 机器学习 DL4J Java

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本文介绍了Deeplearning4j，一个基于Java的深度学习框架，它提供了与Java生态系统的无缝集成，支持分布式模型训练，并与多种开源框架兼容。Deeplearning4j包括ND4J、DataVec等实用子项目，提供张量运算加速、高阶接口和可视化功能。最新版本1.0.0-alpha引入了更多新功能和模型结构，支持自动微分和TensorFlow模型导入。此外，文章讨论了为何选择Deeplearning4j，强调其在Java企业应用和分布式计算中的优势。

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随着深度学习在语音、图像、自然语言等领域取得了广泛的成功，越来越多的企业、高校和科研单位开始投入大量的资源研发 AI 项目。同时，为了方便广大研发人员快速开发深度学习应用，专注于算法应用本身，避免重复造轮子的问题，各大科技公司先后开源了各自的深度学习框架，例如：TensorFlow（Google）、Torch/PyTorch（Facebook）、Caffe（BVLC）、CNTK（Microsoft）、PaddlePaddle（百度）等。

以上框架基本都是基于 Python 或者 C/C++ 开发的。而且很多基于 Python 的科学计算库，如 Numpy、Pandas 等都可以直接参与数据的建模，非常快捷高效。

然而，对于很多 IT 企业及政府网站，大量的应用都依赖于 Java 生态圈中的开源项目，如 Spring/Structs/Hibernate、Lucene、Elasticsearch、Neo4j 等。主流的分布式计算框架，如 Hadoop、Spark 都运行在 JVM 之上，很多海量数据的存储也基于 Hive、HDFS、HBase 这些存储介质上，这是一个不容忽视的事实。

有鉴于此，如果有可以跑在 JVM 上的深度学习框架，那么不光可以方便更多的 Java/JVM 工程师参与到人工智能的浪潮中，更重要的是可以与企