DL4J(Deeplearning4j)是Skymind开源并维护的一个基于JVM 的深度学习框架。也是在Spark平台上可以原生支持分布式模型训练的为数不多的框架之一。DL4J还支持多GPU集群，可以与高性能异构计算框架无缝衔接，进一步提升运算性能。

DL4J是用Java和Scala编写，通过与Hadoop和Spark集成来处理大规模数据。其内部采用Java N维数组实现的库即ND4J(N-Dimensional Arrays For Java)，处理多样的n维数组对象。ND4J支持GPU计算，有助于加快深度学习迭代训练速度。ND4J实际就是一个科学计算库，属于低阶API，而DL4J属于高阶API，类似Keras。

DL4J中除了ND4J外，还有DataVec(用于数据集的加载和转换)，SameDiff(基于图的自动微分、深度学习框架)，Arbiter(超参数搜索)，LibND4J(底层C++库，调用cuDNN、OpenBLAS等库支持CPU/GPU计算)。ND4J通过这些库共同支撑基于JVM的深度学习应用程序的所有需求。

DL4J将数据集处理与算法模型训练分开处理，使用DataVec库加载和转换数据集，使用张量和 ND4J库训练模型。通过DataVec库的RecordReaderDataSetIterator获取数据，ND4J库的DataSet(存储数据特征和标签的容器)对训练数据进行封装，可以封装单条训练数据，也可以封装一个 Mini-batch，每一次迭代用一个DataSet更新神经网络中参数。在DL4J中构建训练数据集，最终就是生成一个DataSet迭代器或DataSet序列。

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开源的使用JVM部署和训练深度学习模型的套件