好的，下面我们开始。 Java机器学习库DL4J/Deeplearning4j：在后端应用中集成AI模型 今天，我们将深入探讨如何使用Deeplearning4j (DL4J) 在后端Java应用程序中集成AI模型。DL4J 是一个强大的开源深度学习库，专为Java和JVM环境设计。它提供了构建、训练和部署各种深度学习模型的能力，使其成为在现有Java基础设施中添加AI功能的理想选择。 一、DL4J 简介与优势 DL4J 并非唯一的Java机器学习库，但它在深度学习方面具有独特的优势。与Weka或Smile等传统机器学习库不同，DL4J 专注于深度神经网络，可以处理更复杂的数据模式。 原生Java和JVM支持： DL4J 构建在Java之上，可以无缝集成到现有的Java项目中，无需额外的桥接层。 GPU加速： 利用CUDA和cuDNN实现GPU加速，显著缩短训练时间。 分布式训练： 支持在分布式集群上进行大规模模型训练。 预训练模型： 提供各种预训练模型，如VGG16、ResNet等，可以用于迁移学习，减少训练时间和资源。 模型导入/导出： 兼容多种模型格式，如TensorFlow、K …