DL4J 的核心功能涵盖多个层面：
- 丰富网络模型：支持 DNN、CNN、RNN/LSTM、自编码器等，提供 MultiLayerNetwork（顺序堆叠）与 ComputationGraph（计算图）两种建模方式。
- ND4J 科学计算：提供类似 NumPy 的 N 维数组运算，底层经 JavaCPP 调用 C++ 原生内核，支持 CPU（OpenBLAS、oneDNN）与 GPU（CUDA）加速。
- SameDiff 自动微分：基于计算图实现自动微分，便于自定义层与损失函数。
- DataVec 数据 ETL：支持 CSV、图像、文本等数据的加载、清洗与转换。
- 模型互操作：可导入 Keras / TensorFlow 模型，也可经 Python4J 调用 Python 生态代码。
- 分布式与预训练：与 Spark、Hadoop 深度集成支持分布式训练；内置模型动物园可加载 VGG16 等预训练模型进行迁移学习。

使用 DL4J 通常分为三步：
1. 环境准备：在 Maven 或 Gradle 中引入 deeplearning4j-core 与 nd4j-native-platform（CPU）或 nd4j-cuda（GPU）依赖。
2. 构建与训练：通过 NeuralNetConfiguration.Builder 配置网络，创建 MultiLayerNetwork 或 ComputationGraph，调用 fit() 传入 DataSetIterator 完成训练，并用 Evaluation 评估准确率等指标。
3. 部署与集成：导出训练好的模型，在 Java 服务或 Spring Boot 应用中加载并进行在线推理，也可结合 Spark 做批量预测。官方 Quickstart 可在约 10 分钟内跑通首个 MNIST 训练示例。

- 原生 JVM 集成：无需 Python 桥接，与 Spring、微服务等企业中间件零摩擦集成，延迟低、易部署，特别适合金融、电信等强管控环境。
- 高性能：底层 C++ 原生内核配合 CUDA/oneDNN 加速，公开基准显示其多 GPU 图像任务性能与 Caffe 相当，且优于 TensorFlow 与 Torch。
- 大数据协同：与 Spark、Hadoop 深度集成，可直接在集群上完成数据管道与分布式训练。
- 完整闭环：覆盖数据（DataVec）、计算（ND4J）、建模（DL4J）、部署全流程，并内置工作区内存管理等生产级特性。
- 生态兼容：可导入 Keras / TensorFlow 模型，复用现有 Python 生态成果。

与 TensorFlow、PyTorch 相比：二者以 Python 为核心，社区庞大、模型生态成熟，但在 Java 企业环境中需要额外的服务化与桥接成本；DL4J 原生运行于 JVM，与现有 Java 系统集成成本低，CPU/GPU 基准性能不落下风，主要劣势在于社区规模与预训练模型数量较小。与其他 JVM 机器学习库（如 Smile、Tribuo）相比，DL4J 在深度学习领域功能最完整，提供 GPU 加速、自动微分与分布式训练能力，更适用于承载深度模型的企业场景。因此，以 Java 为主、需要将 AI 深度嵌入生产系统的团队，DL4J 是更合适的选择。

- 训练出现 NaN 怎么办：多为梯度下溢或学习率过大所致，可通过降低学习率、调整批大小、改用更稳定的权重初始化或归一化输入数据来解决。
- 内存占用过高或 OOM：DL4J 使用堆外内存，可通过配置工作区（Workspace）模式与 JVM 参数（-Xmx）优化；多线程并行时调整 OMP_NUM_THREADS 可避免缓存抖动。
- CPU 与 GPU 结果不一致：不同后端的数值算法存在细微差异属正常现象，固定随机种子并统一后端即可复现。
- 如何导入现有模型：DL4J 支持 Keras / TensorFlow SavedModel 导入，通过 Keras Import 与 SameDiff 转换后即可推理。