将Python训练的模型交给Java使用有几种常见的方式：

使用Java调用Python模型：可以通过Java调用Python的接口来加载和使用Python训练的模型。这种方法需要确保Python环境和相关依赖在Java环境中也能被访问到。

使用Jython：Jython是一个在Java平台上运行Python代码的实现。可以将Python模型转换为Jython脚本，然后在Java中加载和调用这个Jython脚本。

使用PMML：PMML（Predictive Model Markup Language）是一种用于描述和交换数据挖掘模型的标准格式。可以将Python训练的模型转换为PMML格式，然后在Java中使用PMML库加载和使用这个模型。

使用TensorFlow Serving：如果使用的是TensorFlow框架，可以通过TensorFlow Serving来部署和提供Python训练的模型，并且可以通过gRPC或REST API来访问这个模型。

无论选择哪种方式，都需要确保Python训练的模型和Java环境之间有良好的通信机制，并且能够正确地加载和使用这个模型。