TensorFlow vs säde - Kumb on parem (infograafikaga)

Erinevus TensorFlow ja Spark vahel

Mis on TensorFlow?

TensorFlow tähendab numbriliste arvutuste jaoks Pythoni-sõbralikku avatud lähtekoodiga teeki, mis teeb masinõppe kiiremaks ja arusaadavamaks. TensorFlow võimaldab arendajatel kujundada andmevoo graafikuid - struktuure, mis määratlevad, kuidas andmed liiguvad diagrammi kohal, kas siis töötlemissõlmede seeriana. Konkreetses graafis olev üksik sõlme tähistab mõnda matemaatilist toimingut. Samuti viitavad kõik punktide seosed sõlmede vahel mingile mitmemõõtmelisele tensoorile, eelistatavalt andmete kogumisele. TensorFlow annab sellest arendajale populaarse keele Python kaudu täieliku ülevaate. Selle keelega on lihtne töötada ja seda on lihtne õppida ning see pakub vastuvõetavaid lähenemisviise, mille abil saab kõrgetasemelist abstraktsiooni siduda Tensorsiga ja sõlmed on koos TensorFlow Pythoni objektidega.

Samuti jäävad TensorFlow rakendused ise Pythoni rakendusteks. Pythonis pole õigeid matemaatikaoperatsioone siiski rakendatud. TensorFlow kaudu juurdepääsetavates raamatukogudes olevad muudatused on sarnaselt suurema jõudlusega C ++ binaaridega. Python pakub kõrgel tasemel programmeerimise abstraktsioone, suunates liikluse otse tükkide vahel ja kindlustades need omavahel. TensorFlow rakendusi saab kasutada peaaegu kõigil juurdepääsetavatel eesmärkidel: kohalik masin, iOS, pilvklaster, protsessorid või GPU-d ja Androidi seadmed. Kui Google'i privaatpilv on tuttav, saate täiendava kiirenduse saamiseks käivitada Google'i kohandatud TensorFlow töötlemisüksuse (TPU) räni TensorFlow poole. Ja siis saab TensorFlowi välja töötatud mudeleid siiski kasutada enamikus seadmetes, kus neid ennustuste esitamiseks kasutatakse.

Mis on säde?

Apache Spark on kiire pluss üldotstarbeline klastri arvutisüsteem. See annab Scala, Pythoni, Java ja R-i kõrgetasemelised API-liidesed ning optimeeritud mootori, mis edendab üldisi täitmisgraafikuid. See aitab ka rikkalikku komplekti kõrgema taseme tööriistu, sealhulgas MLlib masinõppeks, GraphX graafiku töötlemiseks ja Spark SQL SQL jaoks ning struktureeritud andmetöötlus, Spark Streaming. Apache Sparki struktuuriliseks aluseks on elastsed hajutatud andmestikud (RDD), kirjutuskaitstud andmeüksused, mis on hajutatud masinate klastrisse ja mis säilitavad tõrketaluvust. Spark 1.x-s tegi RDD esialgse rakenduse programmeerimisliidese (API), kuid alates andmestiku Spark 2.x utiliidist toetas API, isegi kui see RDD API pole aegunud. RDD-tehnoloogia hoiab endiselt andmekogu API-d. Spark ka selle RDD-d moodustati 2012. aastal vastusena MapReduce klastri arvutusstandardis seatud piirangutele, mis sunnib jagatud programmide jaoks sobivat lineaarset andmevoo struktuuri: MapReduce'i programmid skannivad sisendandmeid kettalt, kaardistavad funktsiooni andmete üle, vähendavad tulemuste tulemusi. kaart, lisaks salvestamise vähendamise tulemused plaadi poole.

Sparki RDD-d funktsioneerivad töökomplektina peamiselt hajutatud programmide jaoks, mis annavad eraldatud jagatud mälu (tahtlikult) piiratud kujul. Spark soodustab nii iteratiivsete algoritmide rakendamist, mis külastavad nende andmestikku erineval ajal ahelas, kui ka interaktiivsete / uuritavate andmete analüüsi, st andmete korduvat andmebaasi-tüüpi päringut. Selliste rakenduste latentsus võib väheneda MapReduce'i rakendusega seotud mitme suurusjärgu võrra (nagu Apache Hadoopi virnades populaarne). Klassi iteratiivsed algoritmid on masinõppe süsteemide alusalgoritmid, mis lõid peamise tõuke Apache Sparki arendamiseks.

TensorFlow ja Spark'i võrdlus ühest otsast teise (infograafika)

Allpool on toodud 5 peamist erinevust TensorFlow vs Spark vahel

Peamised erinevused TensorFlow ja Spark vahel

Mõlemad TensorFlow vs Spark on turul populaarsed valikud; arutagem mõnda peamist erinevust TensorFlow vs Spark vahel

Apache Spark on eelistatavalt Spark, kuna seda tuntakse üldiselt avatud lähtekoodiga klastrite arvutusraamistikuna, mis annab tervetele programmitusklastritele liidese, millel on kaudne andmete paralleelsus, samuti tõrketaluvused.TensorFlow on teiselt poolt Google'i välja töötatud kompaktne raamatukogu, mis aitab numbrilise arvutuse jõudluse parandamisel isegi närvivõrgud ja andmevoo loomine graafidena - mis koosnevad operatsioone tähistavatest sõlmedest ja andmemassiivi tähistavatest servadest.
Spark, mis on põhimõtteliselt suur andmeraamistik, on võimaldanud suurel hulgal ettevõtetel, kes genereerivad tohutul hulgal kasutajaandmeid, seda tõhusalt töödelda, pakkudes lisaks ka ulatuslikke soovitusi. Kui arvestada Tensorflow'ga, mis on sisuliselt masinõppe raamistik, siis see toetab inimesi ulatuslike õpimudelite loomisel, ilma et oleks vaja rangeid masinõppe spetsialistide oskuste komplekte.
Sparkis võimaldab kiire ja terviklik suuremahuline andmetöötlusmootor mitmesuguseid funktsioone, näiteks voogesitust ja keerulist analüütikat, suurt kiirust, kasutusmugavust, see saab luua ühenduse SQL-iga, töötab kõikjal, näiteks Mesos, Hadoopis ja pilves. Teisest küljest pakub Tensorflow - Google API, mis võimaldab arvutamist suurepärase õppimise ja masinõppe osas - TensorFlow annab arvutusvoo graafilise esituse. API julgustab kasutajat kirjutama keeruka närvivõrgu kujundust ja häälestama seda ka vastavalt aktiveerimisväärtustele.
Tensorflow kirjutatud Pythonis, C ++, CUDA. Seevastu Spark on kirjutatud Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark lahendab raskused kõrge taseme õppimise rakendamisel olulistel andmeklastritel hajutatud viisil, mis ei ole täiesti kaasaegne jõuline teadmiste paradigma, kuid eelistatavalt tuleks uuendada praegustele raamistikele, mis vajasid erinevate programmide väljatöötamist oluliste andmegruppide luureandmete laiendamiseks. Ühendades mõlemad TensorFlow ja Spark, võimaldab see süsteemi soovimatut keerukust ja täielikku õppelatentsust.

TensorFlow vs Spark võrdlustabel

Allpool on toodud 5 ülemist TensorFlow ja Sparki võrdlust

TensorFlow ja Spark võrdluse alus	TENSORFLOW	Säde
Definitsioon	TensorFlow tähendab avatud lähtekoodiga tarkvara teeki andmevoo programmeerimiseks mitmesuguste ülesannete jaoks. See on tüüpiline matemaatikakogu, mida kasutatakse samamoodi masinõpperakendustes nagu närvivõrgud. Seda kasutatakse Google'is nii kontrollimiseks kui ka tootmiseks.‍	Apache Spark tähendab avatud lähtekoodiga jagatud üldotstarbelist klastrite arvutamise raamistikku. Põhimõtteliselt Californias Berkeley AMPLabis välja töötatud Sparki koodbaas anti hiljem Apache Software Foundationile, kes on seda alates sellest ajast hallanud. Spark annab liidese tervete klastrite programmeerimiseks kaudse andmete paralleelsuse ja veataluvusega.
Sisse kirjutatud	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Operatsioonisüsteem	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Tüüp	Masinõppe raamatukogu	Andmeanalüütika, masinõppe algoritmid
Arendaja (d)	Google Brain Team	Apache Tarkvara Sihtasutus, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Järeldus

Kokkuvõtlikult tähendab Apache Spark andmetöötlusraamistikku, samas kui TensorFlowit kasutatakse suurepärase kohandatud õppimise ja närvivõrkude kujundamiseks. Seega, kui kasutaja nõuab sügavate õppealgoritmide rakendamist, on TensorFlow lahendus ja andmetöötluseks Spark.

Soovitatavad artiklid

See on juhend TensorFlow vs Spark peamiste erinevuste kohta. Samuti käsitleme siin TensorFlow vs Spark võtme erinevusi infograafikaga ja võrdlustabelit. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid.