deeplearning4j 导入

`deeplearning4j`是一个强大的开源深度学习库，它基于Apache Spark，并且适用于Java、Scala等多种语言。如果你想在项目中导入`deeplearning4j`，通常有以下步骤：

1. **添加依赖**：如果你使用Maven或Gradle构建工具，可以在项目的pom.xml或build.gradle文件中添加对deeplearning4j及其相关库的依赖。例如，基本的Maven依赖可能是这样的：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>最新版本号</version>
</dependency>

记得替换`最新版本号`为deeplearning4j的最新稳定版。

2. **环境配置**：确保你的项目环境中已经安装了Java和Spark（如果`deeplearning4j`使用了Spark）。此外，可能需要下载一些额外的数据集或模型初始化工具。

3. **导入和初始化**：在你的Java或Scala源文件中，通过`import`语句引入所需的类和模块，然后在适当的地方初始化`DL4J`，如创建神经网络模型：

import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;

// 初始化模型配置...
MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder()
        .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
        // ... 更多配置项
        .build();

// 创建数据迭代器
DataSetIterator iterator = ...;

// 创建并初始化模型
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(config);
model.init();