用例包括导入和重新训练模型以

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一大亮点是，它是少数几个允许您在与 Python（机器学习模型最流行的编程语言之一）交互操作的同时训练 Java 模型的框架之一。 DeepLearnign4j 中的模块包括以下内容： Nd4j – TensorFlow、PyTorch 和 NumPy 操作的组合 Samediff – 用于复杂图形执行的低级框架 Python4j – 允许将 Python 脚本部署到生产环境的框架 Libnd4j – 运行数学代码的 C++ 库 Datavec – 用于数据转换的库，将数据转换为张量，然后可用于运行神经网络 Apache Spark 集成 – 可以在 Apache Spark 上运行深度学习管道 DeepLearning4j 的及在 JVM 微服务环境、移动设备、物联网和 Apache Spark 中部署。

该库是集成用 Python 构建的模型的最佳工具之一。 主要特点 // 产品爱沙尼亚电报筛查亮点 对于 Python AI/ML 很重要 Java、Scala 和 Python API。 通过迭代减少进行并行训练 可通过 Hadoop 进行扩展 分布式 CPU 和 GPU 支持 优点 缺点 可以处理海量数据 与 Python 集成 处理非结构化数据 与 CUDA 集成以实现 GPU 访问 非常适合推荐系统、图像识别和网络入侵检测 阿帕奇 Mahout Apache Mahout是一个用于开发机器学习算法的开源项目，适用于 Java 和 Scala。

该库主要关注常见的数学运算（特别是线性代数）和原始 Java 集合。Apache Mahout 旨在快速实现机器学习算法。 Apache Mahout 与 Apache Hadoop 协同工作，因此您的团队可以将 ML 应用于分布式计算。Apache Mahout 包含的核心算法以数据聚类、挖掘和分类为中心。 主要特点 // 产品亮点 后端无关： Apache Mahout 从处理代码的引擎中抽象出特定领域的语言。