目前TensorFlow、Keras等深度学习框架被广泛使用，所以，我今天要介绍另一个框架Deeplearning4J。
它是一个基于纯Java的深度学习框架，同时也是Java的第一大深度学习框架，目前在Github上已经有9k多颗星了。它运行在纯Java环境，能够很好的应用在生产环境中，且能够较好的兼容TensorFlow、Keras等主流框架训练的模型。
下面我将从几个方面介绍DL4J。
1.Deeplearning4J可以解决哪些问题？
Deeplearning4J基于Nd4j（可以看成是java版的numpy），即底层由JavaCPP实现，通过把正向反向传播的过程向量化，调用基于CPU或者GPU的并行计算库（OpenBlas、MKL、CuBlas等现行代数运算库），实现矩阵操作的并行计算。
Deeplearning4J提供两种方式的网络构建方法，一种是MultiLayerNetwork，层与层之间是一层层具有先后顺序地堆叠起来的；另一种是ComputationGraph，即手工构建计算图的网络；使用MultiLayerNetwork方式构建网络更加方便；使用ComputationGraph的方式构建的网络更加的灵活。两种方式分别对应Keras里面的Sequential和Model。
其实深度神经网络从本质上来讲和浅层神经网络并无区别，Deeplearning4J实现了主流神经网络中的神经网络单元、结构、优化方法、以及一些Trick。你可以构建逻辑回归、深度神经网络、CNN网络、RNN网络，做单分类、序列分类、多类标分类、多标签分类，也可以做回归；可以构建简单的Seq2seq模型，也可以构建VAE（变分编码器）这种复杂的encoder-decoder；可以实现MultiInput的网络，也可以实现MultiChannel的网络，还可以做MultiTaskLearning；可以做fine-tuning，也可以transferlearning。总之能够较好的应用在任何需要实现AI功能的应用场景中。
更多的Deeplearning4J的介绍和使用就直接Google吧。
2..Deeplearning4J在NLP中应用。
Deeplearning4J用于NLP领域——使用SkipGram+NegativeSampling进行wordembedding模型的训练和使用，用于文本快速相似度计算；基于Static、Non-static、以及Hybrid的embedding作为输入构建CNN+RNN的深度神经网络模型，用于文本分类任务；Deeplearning4J的整体架构还是设计的不错，且包含大部分Paper中的Trick，都在我们的模型训练中有应用，如Dropout、BatchNormalization等，并产生了良好的效果，有效防止了过拟合的产生。模型训练时，我们使用了Hyperparameter的自动调节，通过交叉验证进行自动结果评估，自动选取和优化模型超参数，让算法开发人员能够花更多的心思在数据的处理上（个人认为，超参数的设定对模型结果的影响不是主要的）。Deeplearning4J提供了一个类似于TensorBoard的module，能够让算法开发人员实施监控到损失的score（即loss），同时也使用了EarlyStop策略，及时阻止过拟合的发生。
3.若已有TensorFlow或者Keras训练好的模型了，怎么在现有系统中使用？怎么和Deeplearning4J结合？
Deeplearning4J提供model-import模块。可以导入Keras保存的模型文件。而Keras又以TensorFlow、Theano、Caffe、Torch四大框架为Backend。于是就有了下面这个架构：
4.如果想分布式训练，怎么部署？
Deeplearning4J作为Java中的第一大深度学习库，一大好处就是可以对接Spark，做分布式计算。即使通过CPU，也能取得FLOP。
5.优缺点介绍
优点：
（1）性能优异。基于并行库加速，在CPU上做预测，也能快速响应；
（2）Deeplearning4J的发展一直处于上升期。0.7一直更新到1.0.0-beta1，均有良好表现；
（3）能够复用Keras、TF、Torch、Theano训练的模型；
（4）和Spark无缝衔接。基于Java的附加红利就是支持Scala，于是可以和Spark衔接，做分布式训练。
缺点：
（1）比起TF、PyTorch这些网红，Deeplearning4J还是显得小众，文档支持较少，生态较为单薄，且功能没那么强大。
（2）缺少一些最前沿的方法的支持，比如需要自己实现自定义的Layer来实现一些牛逼特性和算法，如Attention、NCRF等；
（3）BiDirectionalLSTM实现有bug1.0.0-beta2版本优化方法有bug