TensorFlow vs Spark - Кое е по-добро (с инфографика)

Разлика между TensorFlow срещу Spark

Какво е TensorFlow?

TensorFlow предполага удобна за Python библиотека с отворен код за числени изчисления, която извършва машинно обучение по-бързо и по-лесно. TensorFlow позволява на разработчиците да проектират графики на потока от данни - структури, които определят как данните се движат по диаграма, или поредица от обработващи възли. Отделен възел в рамките на определена графика означава някаква математическа операция. Също така, всички точки, които се свързват между възлите, предполагат преимуществено многоизмерно тензорно събиране на данни. TensorFlow дава пълна информация за разработчика чрез популярния език Python. Този език е лесен за работа и лесен за изучаване и предлага приемливи подходи за представяне, при което абстракциите, които са на високо ниво, могат да бъдат свързани с тензори, а възлите заедно са Python обекти в TensorFlow.

Също така, приложенията на TensorFlow остават самите Python приложения. В Python обаче правилните математически операции не се прилагат. Промените в библиотеките, които са достъпни чрез TensorFlow, са съставени подобно на C ++ двоичните файлове с по-висока производителност. Python осигурява абстракции за програмиране на високо ниво, като директно насочва трафика между парчетата и ги обезопасява заедно. Приложенията на TensorFlow могат да бъдат управлявани на почти всяка достъпна цел: локална машина, iOS, клъстер в облака, процесори или графични процесори и устройства с Android. Ако частният облак на Google е познат, за допълнително ускорение можете да насочите силициевия модул за обработка на TensorFlow (TPU) на Google към TensorFlow. И тогава, получените модели, разработени от TensorFlow, обаче, могат да бъдат внедрени на повечето устройства, където те ще бъдат обработвани, за да служат прогнози.

Какво е Spark?

Apache Spark е високоскоростна плюс клъстерна изчислителна система с общо предназначение. Той дава API на високо ниво в Scala, Python, Java и R и оптимизиран двигател, който промотира общи графики за изпълнение. Той също така помага на богат набор от инструменти от по-високо ниво, включително MLlib за машинно обучение, GraphX за обработка на графики и Spark SQL за SQL и структурирана обработка на данни, Spark Streaming. Apache Spark има за своя структурна основа еластичния разпределен набор от данни (RDD), само за четене на множество от елементи с данни, разпръснати в клъстер от машини, който поддържа поддържането на откази. В Spark 1.x, RDD направи първоначалния интерфейс за програмиране на приложения (API), обаче, както на Spark 2.x полезността на набора от данни, API се поддържа, въпреки че този RDD API не е остарял. RDD технологията все още притежава API на Dataset. Spark също така неговите RDD са формирани през 2012 г. в отговор на ограниченията в изчислителния стандарт MapReduce, което форсира подходяща линейна структура на потока от данни в споделените програми: MapReduce програми сканират входните данни от диска, картографират функция върху данните, намаляват резултатите от карта, освен това съхранявайте резултати за намаляване на диска.

RDD-ите на Spark функционират работен набор по същество за разпределени програми, които допринасят (нарочно) ограничена форма на разпределена споделена памет. Spark насърчава прилагането както на итеративни алгоритми, които посещават набора им от данни в различни моменти в цикъл, така и на интерактивен / проучвателен анализ на данни, т.е. репликирано запитване на данни в стил база данни. Латентността на такива приложения може да бъде намалена с много порядъци, свързани с реализацията на MapReduce (както беше популярно в стековете Apache Hadoop). С класа на итеративните алгоритми са основни алгоритми за машинно обучение системи, които създадоха основния тласък за разработване на Apache Spark.

Сравнение между главата на TensorFlow срещу Spark (Инфографика)

По-долу е топ 5 разликата между TensorFlow срещу Spark

Ключови разлики между TensorFlow срещу Spark

И TensorFlow срещу Spark са популярни решения на пазара; нека да обсъдим някои от основните разлики между TensorFlow срещу Spark

Apache Spark за предпочитане Spark, тъй като обикновено е известен като отворен код, клъстерна изчислителна рамка, която дава интерфейс за цели програмни клъстери с неявен паралелизъм на данни, също и толерантност на грешките. TensorFlow, от друга страна, е компактна библиотека, разработена от Google, която подпомага за подобряване на производителността на цифровите изчисления дори невронните мрежи и генерирането на поток от данни като графики - състоящ се от възли, показващи операции и ръбове, обозначаващи масив от данни.
Spark, по същество голяма рамка от данни, даде възможност на голям брой корпорации, генериращи огромно количество потребителски данни, да ги обработват ефективно, освен това предлагат препоръки в мащаб. Като има предвид, че Tensorflow, По същество рамка за машинно обучение, той подкрепя хората да създават обширни модели на обучение без необходимост от строги набори от умения на специалист по машинно обучение.
В Spark, бърз и всеобхватен двигател за мащабна обработка на данни позволява различни функции като поточна и усъвършенствана аналитичност, висока скорост, лесна употреба, може да се свързва със SQL, може да работи навсякъде като Mesos, Hadoop и cloud. От друга страна, в Tensorflow, Google API, позволяващ изчисляване на отлично обучение и машинно обучение, TensorFlow дава изчислителен поток на графично представяне. API насърчава потребителя да напише сложен дизайн на невронна мрежа и също го настройва според стойностите на активиране.
Tensorflow Писано на Python, C ++, CUDA. За разлика от това Spark е написан на Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark решава затрудненията с разпределянето на високото обучение на значителни клъстери от данни по разпределен начин, което не е напълно модерна стабилна парадигма на знанието, но за предпочитане надграждане до сегашните рамки, които се нуждаят от разработването на различни програми за разширяване на интелигентността върху значителни групи данни. Свързването както на TensorFlow, така и на Spark, той осигурява обхват на нежеланата сложност на системата, както и закъсненията за обучение от край до край.

Таблица за сравнение на TensorFlow срещу искри

По-долу е 5-тото най-високо сравнение между TensorFlow срещу Spark

Основата на сравнението между TensorFlow срещу Spark	TENSORFLOW	SPARK
дефиниция	TensorFlow предполага библиотека на софтуер с отворен код към програмиране на потоци от данни за редица задачи. Това е типична математическа библиотека и по подобен начин се използва за приложения за машинно обучение като невронни мрежи. Той се използва както за проверка, така и за производство в Google.‍	Apache Spark предполага рамка за изчисляване на клъстерни изчисления с отворен код с обща цел. Основно разработен в Калифорнийския университет, AMPLab на Berkeley, кодовата база Spark по-късно беше предоставена на софтуерната фондация Apache, която я управлява оттогава. Spark дава интерфейс за програмиране на цели клъстери с неявен паралелизъм на данните и толерантност към грешки.
Написано в	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Операционна система	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Тип	Машинно библиотечно обучение	Анализ на данни, алгоритми за машинно обучение
Проект на (S)	Google Brain екип	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

заключение

В обобщение Apache Spark предполага рамка за обработка на данни, докато TensorFlow се използва за страхотно обучение и дизайн на невронни мрежи. Следователно, ако потребителят се нуждае от прилагане на алгоритми за задълбочено обучение, TensorFlow е решението, а за обработката на данни е Spark.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за най-високата разлика между TensorFlow срещу Spark. Тук също обсъждаме ключовите разлики между TensorFlow и Spark с инфографиката и таблицата за сравнение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече.