TensorFlow vs. kipinä - Kumpi on parempi (infografian kanssa)

Ero TensorFlow ja Spark välillä

Mikä on TensorFlow?

TensorFlow tarkoittaa Python-ystävällistä avoimen lähdekoodin kirjastoa numeerista laskentaa varten, joka suorittaa koneoppimisen nopeammin ja selkeämmin. TensorFlow antaa kehittäjille mahdollisuuden suunnitella datavirtakaavioita - rakenteita, jotka määrittelevät datan liikkumisen kaavion yli, joko prosessosolmujen sarjan. Yksittäinen solmu tietyssä kuvaajassa tarkoittaa jotakin matemaattista operaatiota. Lisäksi kaikki pisteiden tai assosiaatioiden solmut viittaavat jonkin verran moniulotteiseen tensoriin, ensisijaisesti tiedonkeruuseen. TensorFlow antaa siitä kaiken kehittäjälle suositun kielen, Pythonin avulla. Tätä kieltä on helppo käyttää ja helppo oppia, ja se tarjoaa hyväksyttäviä lähestymistapoja, joiden avulla korkean tason abstraktiot voidaan yhdistää Tenoreihin, ja Solmut ovat yhdessä Python-objekteja TensorFlow-ohjelmassa.

Myös TensorFlow-sovellukset pysyvät itse Python-sovelluksina. Pythonissa oikeita matemaattisia toimintoja ei kuitenkaan toteuteta. TensorFlow-yhteyden kautta saatavissa olevien kirjastojen muutokset koostuvat samalla tavalla kuin C ++-binaareja, joilla on parempi suorituskyky. Python tarjoaa korkean tason ohjelmoinnin abstraktioita ohjaamalla liikennettä suoraan kappaleiden välillä ja kiinnittämällä ne yhdessä. TensorFlow-sovelluksia voidaan käyttää melkein kaikilla tavoitettavissa olevilla kohteilla: paikallisella koneella, iOS: llä, klusterissa pilvessä, suorittimilla tai GPU: lla ja Android-laitteilla. Jos Googlen yksityinen pilvi on tuttu, lisää kiihdytystä varten voit käyttää Googlen mukautettua TensorFlow Processing Unit (TPU) -piitä TensorFlow-suuntaan. Ja sitten, TensorFlowin kehittämiä tuloksena olevia malleja voidaan kuitenkin käyttää kaikissa laitteissa, joissa niitä käsitellään ennusteiden tarjoamiseksi.

Mikä on Spark?

Apache Spark on nopea ja yleiskäyttöinen klusterin laskentajärjestelmä. Se tarjoaa korkean tason sovellusliittymät Scalassa, Pythonissa, Javassa ja R: ssä sekä optimoidun moottorin, joka edistää yleisiä suoritusgraafia. Se auttaa myös rikas joukko korkeamman tason työkaluja, kuten MLlib koneoppimiseen, GraphX graafisten tietojen käsittelyyn ja Spark SQL SQL: ään sekä jäsennelty tiedonkäsittely, Spark Streaming. Apache Sparkin rakenteellisena perustana on joustava hajautettu tietojoukko (RDD), luku vain luku -tyyppinen tietokokonaisuus, joka on hajallaan konekokonaisuuden yli ja joka ylläpitää vikasietoisesti. Spark 1.x: ssä RDD teki alkuperäisen sovellusohjelmointirajapinnan (API), mutta tietokannan Spark 2.x -apuohjelmasta lähtien API tukee, vaikka tämä RDD-sovellusliittymä ei olisi vanhentunut. RDD-tekniikka pitää edelleen Dataset API: ta. Spark myös sen RDD: t muodostettiin vuonna 2012 vastauksena MapReduce-klusterin laskentastandardin rajoituksiin, jotka pakottavat asianmukaisen lineaarisen tiedonkulun rakenteen jaetuille ohjelmille: MapReduce-ohjelmat skannaavat syöttötiedot levyltä, kuvaavat toiminnon datan päälle, vähentävät kartta, lisäksi myymälävähennysten tulokset levyä kohti.

Sparkin RDD: t toimivat työryhmänä pääasiassa hajautettuille ohjelmille, jotka osallistuvat (tarkoituksella) rajoitetun muodon allokoidulle jaetulle muistille. Spark edistää sekä iteratiivisten algoritmien, jotka vierailevat tietokokonaisuudestaan useaan otteeseen silmukan sisällä, toteuttamista että interaktiivista / tutkittavaa data-analyysiä, toisin sanoen toistettujen tietokantatyyppisten tietojen kyselyä. Tällaisten sovellusten viive saattaa vähentyä monella suuruusluokalla, joka liittyy MapReduce-toteutukseen (kuten suosittiin Apache Hadoop -pinoissa). Ieratiivisten algoritmien luokassa ovat koneoppimisjärjestelmien perustaalgoritmit, jotka loivat ensisijaisen sysäyksen Apache Sparkin kehittämiselle.

TensorFlow ja Spark-vertailu pään ja pään välillä (infografia)

Alla on 5 suosituinta eroa TensorFlow ja Spark välillä

Keskeiset erot TensorFlow ja Spark välillä

Sekä TensorFlow vs. Spark ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin tärkeimmistä eroista TensorFlow vs. Spark: n välillä

Apache Spark suosii Sparkia, koska se tunnetaan yleisesti avoimen lähdekoodin klusterin laskentakehyksenä, joka antaa käyttöliittymän kokonaisille ohjelmointiklusteille, joiden implisiittinen tietojen rinnakkaisuus on myös vikasietoisuus.TensorFlow puolestaan on Googlen kehittämä kompakti kirjasto, joka auttaa parantamalla numeerisen laskennan suorituskykyä jopa hermoverkot ja luomalla datavirta graafina - koostuen solmuista, jotka osoittavat operaatiot ja reunat, jotka osoittavat tietojoukon.
Spark, olennaisesti suuri tietokehys, on suorittanut mahdolli- suuden suurelle joukolle yrityksiä, jotka tuottavat valtavan määrän käyttäjätietoja, prosessoidaksesi sen tehokkaasti, ja lisäksi tarjoamaan suosituksia mittakaavassa. Tensorflow, joka on pohjimmiltaan koneoppimisjärjestelmä, tukee ihmisiä luomaan laajoja oppimismalleja ilman, että tarvitaan koneoppimisen asiantuntijan tiukkoja taidot.
Sparkissa nopea ja kattava moottori suurten tietojen käsittelyyn mahdollistaa erilaisia ominaisuuksia, kuten suoratoiston ja hienostuneen analysoinnin, nopeaa, helppokäyttöistä, se voi muodostaa yhteyden SQL: ään, voi toimia kaikkialla, kuten Mesos, Hadoop ja pilvi. Toisaalta Tensorflowissa, Google API, joka sallii laskennan mahtavasta oppimisesta ja koneoppimisesta, TensorFlow antaa graafisen esityksen laskentavirran. Sovellusliittymä kannustaa käyttäjää kirjoittamaan monimutkaisen hermoverkon suunnittelun ja virittämään sen myös aktivointiarvojen mukaan.
Tensorflow kirjoitettu Python, C ++, CUDA.Sitä vastoin Spark kirjoitetaan Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark ratkaisee vaikeudet levittää korkea-asteen oppimista merkittäville tietoklustereille hajautetulla tavalla, joka ei ole täysin nykyaikainen vankka tietämyksen paradigma, mutta mieluiten päivitys nykyisiin kehyksiin, jotka vaativat erilaisten ohjelmien kehittämistä älykkyyden laajentamiseksi merkittävissä tietoryhmissä. Yhdistämällä molemmat TensorFlow ja Spark tarjoavat mahdollisuudet järjestelmän toivomattomalle monimutkaisuudelle sekä kokonaisvaltaiseen oppimislatenssiin.

TensorFlow vs. kipinävertailutaulukko

Alla on 5 ylin vertailu TensorFlow ja Spark välillä

Vertailun perusteena TensorFlow ja Spark	TENSORFLOW	KIPINÄ
Määritelmä	TensorFlow tarkoittaa avoimen lähdekoodin ohjelmistokirjastoa kohti datavirtaohjelmointia monien tehtävien välillä. Se on tyypillinen matematiikkakirjasto, jota käytetään samalla tavalla koneoppimissovelluksissa, kuten hermoverkoissa. Sitä käytetään sekä tutkimukseen että tuotantoon Googlessa.‍	Apache Spark tarkoittaa avoimen lähdekoodin jaettua yleiskäyttöistä klusterin laskennan kehystä. Periaatteessa Kalifornian yliopistossa, Berkeleyn AMPLabissa kehitetty Spark-tietokanta myöhemmin myönnettiin Apache Software Foundation -säätiölle, joka on sitä hallinnoinut siitä lähtien. Spark antaa käyttöliittymän kokonaisten klusterien ohjelmointiin implisiittisellä datan rinnakkaisuudella ja virhetoleranssilla.
Kirjoitettu	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Käyttöjärjestelmä	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Tyyppi	Koneoppimiskirjasto	Tietoanalytiikka, koneoppimisalgoritmit
Kehittäjä (t)	Google Brain Team	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

johtopäätös

Yhteenvetona voidaan todeta, että Apache Spark merkitsee tietojenkäsittelykehystä, kun taas TensorFlowa käytetään erinomaiseen räätälöityyn oppimiseen ja hermoverkon suunnitteluun. Siksi, jos käyttäjä vaatii syvällisten oppimisalgoritmien toteuttamista, TensorFlow on ratkaisu ja tietojenkäsittelyä varten Spark.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas TensorFlow-Spark-erojen suurimpaan eroon. Tässä keskustellaan myös TensorFlow vs. Spark -näppäineroista infografian ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja.