如何用java训练模型请给出具体代码

在Java中训练模型的具体代码取决于你选择的机器学习框架和模型类型。下面以使用deeplearning4j框架训练一个简单的神经网络为例：

首先，需要导入deeplearning4j的依赖：

<dependency>
   <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
   <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
   <version>1.0.0-M1.1</version>
</dependency>

然后，可以使用以下代码定义一个简单的神经网络模型：

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .seed(123)
    .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
    .updater(new Nesterovs(0.1, 0.9))
    .list()
    .layer(0, new DenseLayer.Builder()
        .nIn(numInputs)
        .nOut(3)
        .activation(Activation.RELU)
        .build())
    .layer(1, new OutputLayer.Builder()
        .nIn(3)
        .nOut(numOutputs)
        .activation(Activation.SOFTMAX)
        .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
        .build())
    .build();

MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();

上面的代码定义了一个包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的神经网络模型。其中，输入层的节点数为`numInputs`，隐藏层的节点数为3，输出层的节点数为`numOutputs`。模型的激活函数和损失函数分别为ReLU和负对数似然函数。

接下来，可以使用以下代码对模型进行训练：

DataSetIterator trainData = new IrisDataSetIterator(batchSize, numExamples, true);

for (int i = 0; i < numEpochs; i++) {
    model.fit(trainData);
}

上面的代码使用了一个名为`IrisDataSetIterator`的数据迭代器来提供训练数据，训练数据的批次大小为`batchSize`，训练数据的总数为`numExamples`。在每个周期中，模型都会使用所有训练数据进行一次训练。

最后，可以使用以下代码保存训练好的模型：

ModelSerializer.writeModel(model, "path/to/model.bin", true);

上面的代码将训练好的模型保存到名为`model.bin`的文件中。

当然，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题和数据进行调整和优化。