Javaでディープラーニングを実装する際、おすすめのライブラリは何ですか？

Question

前提・実現したいこと

JavaでのWebアプリケーション開発を5年ほど経験しているエンジニアです。
現在、新規プロジェクトでAI・機械学習機能の導入を検討しており、特にディープラーニングを用いた画像認識機能の実装を担当することになりました。

プロジェクトの既存システムやチームの技術スタックがJava中心であるため、可能な限りPython等を使わずにJavaで開発を完結させたいと考えています。

最終的な目標は、独自のデータセットを用いて画像分類モデルを学習させ、そのモデルをJavaアプリケーションに組み込んで推論（画像判定）サービスを提供することです。
しかし、Javaでディープラーニングを実装しようとした際に、どのライブラリを選択するのが最適なのか、判断基準がわからず困っています。

自分で調べたこと・試したこと

Javaで利用できるディープラーニングライブラリについて調査し、以下の候補が見つかりました。

1.　Deeplearning4j (DL4J)

• JavaネイティブでJVM上で動作するため、親和性が高そうだと思いました。

2.　TensorFlow Java API

• Python版TensorFlowで学習したモデルをJava環境で読み込んで推論できるのは非常に強力だと感じました。

3.　Deep Java Library (DJL)

• 比較的新しいライブラリのようですが、大手企業がバックについている安心感があります。

これらの情報を踏まえ、以下の点で悩んでいます。

• 学習から推論までJavaで一貫して開発する場合、どのライブラリが最も適しているか。

補足情報

• Javaバージョン: Java 17
• IDE: IntelliJ IDEA
• まずは入門として手書き文字認識のようなタスクをJavaで実装してみたいです

Javaでのディープラーニング実装経験が豊富な方、あるいは各ライブラリに詳しい方がいらっしゃいましたら、パフォーマンス、開発のしやすさ、ドキュメントの充実度など、様々な観点からのご意見をいただけますと大変助かります。

よろしくお願いいたします。

Answer 1

推論はともかく、学習についてはJavaを使うのは一般的ではありません。
ディープラーニングの学習を行うライブラリ（PyTorchなど）は、ほぼ全てがPythonです。
GPUの効率的な利用などの技術的な要素も大きく、この状況でPythonを避けてしまうのは、それだけで大きな不利になります。
一度学習して、後述のモデル変換さえ行ってしまえば、学習用のPythonコードは推論には不要なので、言語の同一にこだわる必要性はないでしょう。

推論をJavaなどの別言語で行う場合は、Pythonで学習したモデルを、その言語で使用できるものに変換してしまうのがいいでしょう。
例えば、ONNXはJavaだけでなく多くの言語で対応しており、またPyTorchなどの主なライブラリのモデルから変換することが可能で、広く使われています。