一个突出特点是能够与 Python 生态系统无缝协作。它允许用户使用 Java 训练模型，同时通过 cpython 绑定执行 Python 代码、支持模型导入（如 PyTorch、TensorFlow、Keras 模型）以及与其他运行时（如 tensorflow-java 和 onnxruntime）交互，这种跨语言的能力使得它成为连接 Java 和 Python 深度学习生态的桥梁。对于那些在 Java 环境中工作但又需要利用 Python 丰富的深度学习资源的团队来说，Deeplearning4j 提供了理想的解决方案，既可以充分发挥 Java 在企业级应用开发中的优势，又能借助 Python 生态中的前沿模型和算法。
包含多个功能强大的子模块。Samediff 提供了类似 TensorFlow 和 PyTorch 的低级别但高度灵活的框架，用于执行复杂计算图，并作为运行 ONNX 和 TensorFlow 图形的基础 API；Nd4j 是 Java 版的 “numpy++”，融合了 Numpy 操作和 TensorFlow/PyTorch 操作，为 Java 开发者提供了熟悉且高效的数据处理能力；Libnd4j 作为轻量级独立 C++ 库，可使数学代码在不同设备上运行，并针对多种设备进行优化；Python4j 简化了 Python 脚本在生产环境中的部署；Apache Spark Integration 则实现了与 Apache Spark 框架的集成，支持在 Spark 上执行深度学习管道，充分利用 Spark 的分布式计算能力处理大规模数据；Datavec 负责将原始输入数据转换为适合神经网络运行的张量格式。
适用于多种应用场景，可用于在 JVM 微服务环境、移动设备、物联网（IoT）以及 Apache Spark 中导入和重新训练模型并进行部署。无论是构建企业级的深度学习服务，还是在资源受限的移动和物联网设备上运行模型，亦或是利用 Spark 进行大规模数据的深度学习处理，Deeplearning4j 都能提供合适的解决方案，满足不同规模和需求的项目要求。
完全开源，遵循 Apache 2.0 许可证，并在 Eclipse 基金会的开放治理下发展。这意味着任何人都可以查看、使用和修改源代码，同时也鼓励全球开发者积极参与贡献。其活跃的社区提供了丰富的资源和支持，包括文档、教程以及问题解答等，开发者可以通过社区和贡献指南深入参与项目，共同推动 Deeplearning4j 的不断发展和完善。
网站文档遵循 divio 框架布局，结构清晰，易于使用。各个部分分别涵盖了从多项目整体文档、核心 API 文档到每个子模块的详细说明，以及概念和理论解释等内容。这种布局有助于用户快速定位所需信息，无论是初学者想要快速入门，还是有经验的开发者深入研究特定功能或模块，都能在网站上找到全面且详细的指导，降低了学习和使用的门槛。
Deeplearning4j 凭借其跨语言交互能力、丰富的功能模块、广泛的应用场景、开源协作特性和良好的文档支持，成为 JVM 上深度学习开发的有力工具，为 Java 开发者开启了深度学习应用的广阔空间，推动了深度学习技术在 Java 生态系统中的广泛应用和创新发展。
