DeepLearning4j开源的深度学习框架，支持与其他主流的深度学习框架进行模型转换和迁移。下面是一些常见的方法：

使用ONNX格式：ONNX是一个开放的神经网络交换格式，支持多种深度学习框架之间的模型转换和迁移。DeepLearning4j可以将模型导出为ONNX格式，然后再将其导入到其他框架中。

使用Keras模型：DeepLearning4j提供了一个Keras模型导入工具，可以将Keras模型导入到DeepLearning4j中进行训练和推理。同样，也可以将DeepLearning4j模型导出为Keras模型，以便在其他框架中使用。

使用TensorFlow模型：DeepLearning4j还支持将TensorFlow模型导入到框架中进行训练和推理。可以使用DeepLearning4j提供的TensorFlow模型导入工具来实现。

自定义转换工具：如果以上方法无法满足需求，还可以使用自定义转换工具来将DeepLearning4j模型转换为其他框架支持的格式，或者将其他框架的模型转换为DeepLearning4j支持的格式。

总的来说，DeepLearning4j提供了多种方法来实现与其他深度学习框架的模型转换和迁移，可以根据具体情况选择合适的方法。