DJL是专为Java开发者设计的开源深度学习库，支持PyTorch、TensorFlow等后端，提供纯Java API实现训练、推理与部署；具备跨平台设备自动检测、内置Model Zoo及BOM版本管理，适用于企业AI集成、多框架统一运维等场景。
Deep Java Library（DJL）是专为Java开发者设计的开源深度学习库，它不绑定特定后端框架，支持PyTorch、TensorFlow、MXNet等引擎，用纯Java API封装训练、推理和部署流程。它让Java工程师无需切换语言，就能直接集成预训练模型或从零训练网络。
核心特点与适用场景
DJL强调“Write once, run anywhere”，自动检测CPU/GPU设备，内置model-zoo提供上百个开箱即用的预训练模型（如ResNet、BERT、YOLO）。适合以下情况：
- 企业级Java应用需嵌入图像识别、文本分类等AI能力
- 已有Python训练好的模型，希望在Java服务中做高性能推理
- 团队熟悉Java但缺乏Python/深度学习经验，想低门槛起步
- 需要统一管理多个引擎模型，避免为不同框架写多套胶水代码
环境准备与依赖引入
确保已安装JDK 11或更高版本。推荐使用Maven Central获取稳定版（当前最新稳定版为0.34.0），并采用BOM方式统一管理版本，避免模块间版本冲突：
在pom.xml中添加：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
ai.djl bom 0.34.0 pom import ai.djl api ai.djl.pytorch pytorch-engine runtime
三步完成首次推理
以加载ImageNet图像分类模型为例，无需训练代码，5分钟内跑通端到端流程：
-
加载模型：调用
ModelZoo获取预训练模型，或指定本地路径加载自定义模型 -
构建预处理流水线：使用
Translator定义图像缩放、归一化、转张量等操作 -
执行推理：用
Predictor传入图片路径，返回Classifications结果对象
示例关键代码片段：
Model model = ModelZoo.loadModel(ModelZoo.getImageClassificationModelZoo().criteria("resnet18_v1", "0.0.2"));
try (Predictor predictor = model.newPredictor(translator)) {
Image image = ImageFactory.getInstance().fromUrl("https://example.com/cat.jpg");
Classifications result = predictor.predict(image);
System.out.println(result.topK(3)); // 输出置信度前三的类别
} 进阶方向建议
入门后可按需延伸：
- 换用
tensorflow-engine或mxnet-engine替换PyTorch后端，验证框架无关性 - 用
DJL Serving将模型打包为HTTP服务，支持REST调用与批量推理 - 结合Spring Boot构建Web接口，上传图片→返回JSON结果
- 参考
examples模块中的MNIST训练示例，尝试从零构建MLP并训练
