DeepLearning4j可以通過使用Apache Spark或者Hadoop來實現分布式訓練。下面是使用Apache Spark來實現分布式訓練的步驟：

1. 在pom.xml文件中添加以下依賴：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-ui_2.10</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-scaleout</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.nd4j</groupId>
    <artifactId>nd4j-native</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.nd4j</groupId>
    <artifactId>nd4j-cuda-9.2-platform</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.datavec</groupId>
    <artifactId>datavec-api</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.datavec</groupId>
    <artifactId>datavec-local</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.datavec</groupId>
    <artifactId>datavec-spark_2.10</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>

2. 創建一個SparkConf對象和JavaSparkContext對象：

SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setAppName("DL4J Spark");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

3. 加載數據集并創建一個DataSet對象：

JavaRDD<String> data = sc.textFile("hdfs://path/to/data.txt");
JavaRDD<DataSet> dataSet = data.map(new StringToDataSet());

4. 創建一個MultiLayerConfiguration對象并設置神經網絡的配置：

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .seed(12345)
    .weightInit(WeightInit.XAVIER)
    .updater(new Adam(0.01))
    .list()
    .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(784).nOut(250)
        .activation(Activation.RELU)
        .build())
    .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
        .activation(Activation.SOFTMAX)
        .nIn(250).nOut(10).build())
    .build();

5. 創建一個ComputationGraph對象并使用SparkComputationGraph對象進行訓練：

ComputationGraph model = new ComputationGraph(conf);
model.init();
SparkComputationGraph sparkNet = new SparkComputationGraph(sc, model);
sparkNet.fit(dataSet);

通過以上步驟，就可以使用DeepLearning4j和Apache Spark實現分布式訓練。同樣的，如果要使用Hadoop來實現分布式訓練，可以使用datavec-hadoop依賴來讀取HDFS中的數據集，并使用SparkComputationGraph對象進行訓練。