TensorFlow vs Spark - Melyik a jobb (infographics)

Különbség a TensorFlow és a Spark között

Mi a TensorFlow?

A TensorFlow Python-barát nyílt forráskódú könyvtárat foglal magában a numerikus számításhoz, amely gyorsabban és egyszerűbben hajtja végre a gépi tanulást. A TensorFlow lehetővé teszi a fejlesztőknek az adatáramlási grafikonok megtervezését - olyan struktúrákat, amelyek meghatározzák, hogy az adatok hogyan mozognak egy diagram felett, akár egy sor feldolgozó csomóponton is. Egy adott gráfon belüli egyedi csomópont jelzi matematikai műveletet. Ezenkívül a csomópontok közötti összes pont- vagy asszociációs kapcsolat valamilyen többdimenziós tenzort eredményez, előnyben részesítve az adatgyűjtést. A TensorFlow ezt a fejlesztő számára a Python népszerű nyelvén keresztül teljes egészében ismerteti. Ez a nyelv egyszerűen használható, könnyen megtanulható, és elfogadható megközelítéseket kínál annak bemutatására, hogy a magas szintű absztrakciók összekapcsolhatók legyenek a Tenzorokkal, és a csomópontok együttesen Python objektumok a TensorFlow-ban.

A TensorFlow alkalmazásai továbbra is Python alkalmazások maradnak. A Pythonban azonban a helyes matematikai műveletek nem kerülnek végrehajtásra. A TensorFlow-n keresztül elérhető könyvtárak módosításai hasonlóan a nagyobb teljesítményű C ++ bináris fájlokhoz. A Python magas szintű programozási absztrakciókat biztosít azáltal, hogy közvetlenül irányítja a forgalmat a darabok között, és összekapcsolja azokat. A TensorFlow alkalmazásai szinte minden elérhető célponton működtethetők: helyi gépen, iOS-en, egy felhőben lévő fürtön, CPU-k vagy GPU-k, valamint Android-eszközök. Ha a Google privát felhője ismerős, további gyorsítás céljából futtathatja a Google egyedi TensorFlow Processing Unit (TPU) szilíciumát a TensorFlow felé. És aztán: A kapott TensorFlow által kifejlesztett modellek bármelyik eszközre beépíthetők, ahol az előrejelzések kiszolgálására szolgálnak.

Mi a Spark?

Az Apache Spark nagy sebességű és általános célú fürtszámítási rendszer. Magas szintű API-kat biztosít Scala, Python, Java és R formátumban, valamint egy optimalizált motort, amely elősegíti az általános végrehajtási grafikonokat. Segít egy magasabb szintű eszköz gazdag készletében, beleértve az MLlib-t a gépi tanuláshoz, a GraphX-t a gráffeldolgozáshoz, a Spark SQL-t az SQL-hez és a strukturált adatfeldolgozást, a Spark Streaming-t. Az Apache Spark szerkezeti alapja a rugalmas elosztott adatkészlet (RDD), egy csak olvasható adatkészlet, amely egy gépi fürtre oszlik, és amely hibatűrő módon is fenntartja. A Spark 1.x esetében az RDD elvégezte a kezdeti alkalmazásprogramozási felületet (API), azonban az Adatkészlet Spark 2.x segédprogramjától kezdve az API támogatott, annak ellenére, hogy ez az RDD API nem elavult. Az RDD technológia továbbra is rendelkezik a Dataset API-val. A Spark RDD-jét is 2012-ben hozták létre a MapReduce fürtszámítási szabvány korlátozásainak nyomán, amely megfelelő lineáris adatfolyam-struktúrát kényszerít megosztott programokra: A MapReduce programok bemeneti adatokat szkennelnek a lemezről, funkciót térképeznek az adatok fölé, csökkentik a térkép, ráadásul a lemezre mutató csökkentési eredmények.

A Spark RDD-k alapvetően olyan elosztott programokhoz működő munkakészletet működtetnek, amelyek hozzájárulnak a kiosztott megosztott memória (szándékosan) korlátozott formájához. A Spark elősegíti mind az iteratív algoritmusok megvalósítását, amelyek hurkon belül különböző időpontokban látogatják meg az adatkészletüket, mind az interaktív / feltáró adatelemzést, azaz az adatok replikált adatbázis-stílusú lekérdezését. Az ilyen alkalmazások késleltetését számos nagyságrenddel csökkenthetik a MapReduce megvalósításához társítva (amint az az Apache Hadoop halomban népszerű volt). Az iteratív algoritmusok a gépi tanulási rendszerek alapvető algoritmusai, amelyek elsődleges lendületet adtak az Apache Spark fejlesztéséhez.

A TensorFlow és a Spark összehasonlítása fejről fejre (Infographics)

Az alábbiakban a top 5 különbség a TensorFlow és a Spark között

Főbb különbségek a TensorFlow és a Spark között

Mindkét TensorFlow vs Spark népszerű választás a piacon; tárgyaljuk meg a TensorFlow és a Spark közötti különbségeket

Az Apache Spark elsősorban a Spark, mivel közismert nevén nyílt forrású, fürtszámítási keretként működik, amely interfészt ad a teljes programozási klaszterek számára implicit adat-párhuzamossággal és hibatoleranciával. A TenorFlow viszont a Google által kifejlesztett kompakt könyvtár, amely segíti a numerikus számítás teljesítményének javításakor akár a neurális hálózatok, valamint az adatáramlás grafikonként történő előállítása - műveleteket jelző csomópontokból és az adattömböt jelző élekből áll.
A Spark, lényegében egy nagy adatkeret, lehetővé tette, hogy nagyszámú vállalat hatalmas mennyiségű felhasználói adatot generáljon, hogy hatékonyan dolgozzon fel, továbbá ajánlásokat tegyen skálán. Míg a Tensorflow, alapvetően gépi tanulási keret, támogatja az embereket kiterjedt tanulási modellek létrehozásában anélkül, hogy a gépi tanulási szakembereknek szigorú készségekre lenne szükségük.
A Spark-ban a nagyméretű adatfeldolgozás gyors és átfogó motorja számos olyan funkciót lehetővé tesz, mint a streaming és a kifinomult elemzés, a nagy sebesség, a könnyű használat, az SQL-hez kapcsolódhat, bárhol futhat, például Mesosban, Hadoopban és a felhőben. Másrészről, a Tensorflow, a Google API, amely lehetővé teszi a nagyszerű tanulás és a gépi tanulás kiszámítását, a TensorFlow grafikus ábrázolást nyújt a számítási folyamathoz. Az API arra ösztönzi a felhasználót, hogy írjon összetett neurális hálózatot, és az aktiválási értékek szerint hangolja be.
Tensorflow Python, C ++, CUDA nyelven írva. Ezzel szemben a Spark Scala, Java, Python, R nyelven íródott.
A TensorFlow On Spark megoldja azt a nehézséget, hogy elosztott módon telepítsék a jelentős adatcsoportokon a magas szintű tanulást, amely nem teljesen modern, robusztus tudás-paradigma, azonban lehetőleg frissítés a jelenlegi keretrendszerhez, amelyhez különféle programok fejlesztését igényelte a jelentős adatcsoportok intelligenciájának bővítése. A két TensorFlow és a Spark csatlakoztatása lehetőséget nyújt a nem kívánt rendszer összetettségére, valamint a végpontok közötti tanulási késleltetésre.

TensorFlow vs Spark összehasonlító táblázat

Az alábbiakban bemutatjuk a TensorFlow és a Spark közötti 5 legfelső összehasonlítást

A TensorFlow és a Spark összehasonlításának alapja	TENSORFLOW	SZIKRA
Meghatározás	A TensorFlow egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtárat jelent az adatáramlás programozása felé számos feladat során. Ez egy tipikus matematikai könyvtár, hasonlóan gépi tanulási alkalmazásokhoz, például idegi hálózatokhoz. Ezt felhasználják mind a Google vizsgálatához, mind előállításához. production	Az Apache Spark nyílt forrású, megosztott általános célú fürtszámítási keretrendszert jelent. Alapvetően a kaliforniai egyetemen, a Berkeley AMPLab-ban fejlesztették ki a Spark-kódbázist később az Apache Software Foundation-nek adták, amely azóta kezeli. A Spark interfészt ad a teljes klaszterek programozására implicit adat-párhuzamossággal és hibatoleranciával.
Beírt	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Operációs rendszer	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
típus	Gépi tanulás könyvtár	Adatanalitika, gépi tanulási algoritmusok
Fejlesztő (k)	Google Brain Team	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Következtetés

Összefoglalva: az Apache Spark adatfeldolgozási keretet jelent, míg a TensorFlow nagyszerű egyéni tanuláshoz és neurális hálózat tervezéséhez használt. Ezért ha a felhasználónak mély tanulási algoritmusokat kell végrehajtania, akkor a TensorFlow a megoldás, az adatfeldolgozáshoz pedig a Spark.

Ajánlott cikkek

Ez útmutatóként szolgál a TensorFlow és a Spark közötti legnagyobb különbséghez. Itt is tárgyaljuk a TensorFlow vs Spark kulcs különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni.