DL4J aprovecha los últimos marcos de computación distribuida, incluidos Apache Spark y Hadoop, para acelerar el entrenamiento. En múltiples GPU, es igual a Caffe en rendimiento. Las bibliotecas son completamente de código abierto, Apache 2.0 y mantenidas por la comunidad de desarrolladores y el equipo de Konduit. Deeplearning4j está escrito en Java y es compatible con cualquier lenguaje JVM, como Scala, Clojure o Kotlin. Los cálculos subyacentes están escritos en C, C ++ y Cuda. Keras servirá como la API de Python. Eclipse Deeplearning4j es la primera biblioteca de aprendizaje profundo distribuida, de código abierto y de calidad comercial escrita para Java y Scala. Integrado con Hadoop y Apache Spark, DL4J lleva la IA a los entornos empresariales para su uso en GPU y CPU distribuidas. Hay muchos parámetros que ajustar cuando entrena una red de aprendizaje profundo. Hemos hecho todo lo posible para explicarlos, de modo que Deeplearning4j pueda servir como una herramienta de bricolaje para los programadores de Java, Scala, Clojure y Kotlin.
