DL4J

这个项目的核心优势、应用场景和相关项目如下：
– 核心优势：Deeplearning4j是一套用于在JVM上运行深度学习的工具是唯一允许从java训练模型的框架同时通过我们的cpython绑定、模型导入支持和其他运行时（如tensorflow-java和onnxruntime）的互操作与python生态系统进行互操作。
– 应用场景：包括导入和再训练模型（Pytorch、Tensorflow、Keras）并在JVM微服务环境、移动设备、物联网和Apache Spark中进行部署。
– 相关项目：
– Samediff：一个类似于tensorflow/pytorch的框架用于执行复杂的图形。
– Nd4j：java的numpy++。包含numpy操作和tensorflow/pytorch操作的混合。
– Libnd4j：一个轻量级的、独立的c++库使数学代码能够在不同的设备上运行。
– Python4j：一个python脚本执行框架简化了python脚本在生产中的部署。
– Apache Spark集成：与Apache Spark框架的集成支持在spark上执行深度学习管道。
– Datavec：一个数据转换库将原始输入数据转换为适合在其上运行神经网络的张量。