TensorFlow vs Spark - Ktorý z nich je lepší (s infografikou)

Rozdiel medzi TensorFlow a Spark

Čo je TensorFlow?

TensorFlow predpokladá knižnicu s otvoreným zdrojovým kódom priaznivú pre Python pre numerické výpočty, ktoré vykonávajú strojové učenie rýchlejšie a jednoduchšie. TensorFlow umožňuje vývojárom navrhnúť grafy toku dát - štruktúry, ktoré definujú, ako sa dáta pohybujú po mape, či už ide o sériu spracovateľských uzlov. Jednotlivý uzol v konkrétnom grafe označuje určitú matematickú operáciu. Taktiež všetky spojenia bodov medzi uzlami znamenajú určité viacrozmerné tenzory, prednostne zhromažďujúce údaje. TensorFlow o tom vývojárovi informuje prostredníctvom populárneho jazyka Python. S týmto jazykom sa ľahko pracuje a ľahko sa učí a ponúka prijateľné prístupy k reprezentácii, pričom abstrakcie, ktoré sú na vysokej úrovni, môžu byť spojené s Tensormi a uzly kolektívne sú Pythonovými objektmi v TensorFlow.

Aplikácie TensorFlow zostávajú aj naďalej aplikáciami Python. V Pythone však nie sú implementované správne matematické operácie. Úpravy v knižniciach, ktoré sú prístupné cez TensorFlow, sa skladajú podobne ako binárne súbory C ++ s vyšším výkonom. Python poskytuje abstrakcie na vysokej úrovni programovania priamym smerovaním prenosu medzi kusmi a ich zabezpečením k sebe. Aplikácie TensorFlow je možné prevádzkovať takmer na každom dostupnom cieli: lokálny počítač, iOS, klaster v cloude, CPU alebo GPU a zariadenia Android. Ak je súkromný cloud spoločnosti Google známy, na ďalšie zrýchlenie môžete spustiť kremík na spracovanie TensorFlow (TPU) spoločnosti Google smerom k TensorFlow. Výsledné modely vyvinuté spoločnosťou TensorFlow však môžu byť nasadené na väčšine zariadení, kde sa s nimi bude zaobchádzať tak, aby slúžili na predpovede.

Čo je to Spark?

Apache Spark je vysokorýchlostný a univerzálny klastrový počítačový systém. Poskytuje API na vysokej úrovni v programoch Scala, Python, Java a R a optimalizovaný modul, ktorý podporuje všeobecné grafy vykonávania. Pomáha tiež bohatej skupine nástrojov vyššej úrovne vrátane MLlibu pre strojové učenie, GraphX pre spracovanie grafov a Spark SQL pre SQL a štruktúrované spracovanie údajov, Spark Streaming. Apache Spark má ako svoje štrukturálne základy odolnú distribuovanú množinu údajov (RDD), multiset dátových položiek určených iba na čítanie, roztrúsených po klastri strojov, ktorý sa udržiava spôsobom odolným voči poruchám. V aplikácii Spark 1.x urobil RDD počiatočné aplikačné programovacie rozhranie (API), ale ako pomocný program Spark 2.x v množine údajov podporoval API, aj keď toto API RDD nie je zastarané. Technológia RDD stále vlastní rozhranie API Dataset. Spark taktiež vytvoril svoje RDD v roku 2012 ako reakciu na obmedzenia v štandarde výpočtového klastra MapReduce, ktorý vynúti vhodnú lineárnu štruktúru údajových tokov na zdieľaných programoch: Programy MapReduce skenujú vstupné údaje z disku, mapujú funkciu nad údajmi, znižujú výsledky mapa, navyše výsledky ukladania disku k disku.

Sparkove RDD fungujú ako pracovná sada v podstate pre distribuované programy, ktoré prispievajú (zámerne) obmedzenou formou pridelenej zdieľanej pamäte. Spark podporuje implementáciu oboch iteračných algoritmov, ktoré navštevujú ich množinu údajov v rôznych cykloch v rámci slučky, a interaktívnu / prieskumnú analýzu údajov, tj opakované dotazovanie údajov v databázovom štýle. Latencia týchto aplikácií môže byť znížená o mnoho rádov spojených s implementáciou MapReduce (ako bolo populárne v zásobníkoch Apache Hadoop). S triedou iteračných algoritmov sú základné algoritmy pre systémy strojového učenia, ktoré vytvorili primárny impulz pre vývoj Apache Spark.

Porovnanie medzi hlavami medzi TensorFlow a Spark (infografika)

Nižšie je päť najlepších rozdielov medzi TensorFlowom a Sparkom

Kľúčové rozdiely medzi TensorFlow a Spark

Obaja TensorFlow vs Spark sú populárne voľby na trhu; porozprávajme sa o niektorých hlavných rozdieloch medzi TensorFlowom a Sparkom

Apache Spark prednostne Spark, ako je bežne známy ako open-source, klastrový výpočtový rámec, ktorý poskytuje rozhranie pre celé programovacie klastre s implicitným paralelizmom údajov tiež odolnosť proti chybám. Na druhej strane je senzorová kompaktná knižnica vyvinutá spoločnosťou Google, ktorá pomáha pri zlepšovaní výkonnosti numerických výpočtov dokonca neurónových sietí a generovaní toku údajov vo forme grafov - pozostávajúcich z uzlov označujúcich operácie a hrany označujúce dátové pole.
Spark, v podstate veľký dátový rámec, umožnil veľkému počtu spoločností, ktoré generujú obrovské množstvo užívateľských údajov, aby ich efektívne spracúvali, ďalej ponúka odporúčania v mierke. Zatiaľ čo Tensorflow, v podstate rámec strojového učenia, podporuje ľudí pri vytváraní rozsiahlych modelov učenia bez potreby prísnych súprav zručností špecialistu na strojové učenie.
V prostredí Spark umožňuje rýchly a komplexný nástroj na spracovanie rozsiahlych údajov rôzne funkcie, ako napríklad streaming a sofistikovaná analýza, vysoká rýchlosť, jednoduché použitie, môže sa spojiť s SQL, môže bežať všade, napríklad Mesos, Hadoop a cloud. Na druhú stranu, v Tensorflow, Google API, ktoré umožňuje výpočet veľkého učenia a strojového učenia, poskytuje TensorFlow grafický tok výpočtu. API povzbudzuje užívateľa, aby napísal komplexný návrh neurónovej siete a tiež ho vyladil podľa aktivačných hodnôt.
Tensorflow Napísané v jazyku Python, C ++, CUDA. Naopak, Spark je napísaný v jazyku Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark rieši ťažkosti so zavedením vysokého vzdelania na významných dátových zoskupeniach distribuovaným spôsobom, čo nie je úplne moderná robustná znalostná paradigma, ale pokiaľ možno, aktualizácia súčasných rámcov, ktoré si vyžadovali vývoj rôznych programov na rozširovanie spravodajstva o významných skupinách údajov. Spojením oboch zariadení TensorFlow a Spark sa poskytuje priestor na nežiaducu zložitosť systému a na oneskorenie pri učení.

Porovnávacia tabuľka TensorFlow verzus Spark

Nižšie je 5 najvyššie porovnanie medzi TensorFlow vs Spark

Základ porovnania medzi TensorFlow a Spark	TENSORFLOW	SPARK
definícia	TensorFlow znamená otvorenú softvérovú knižnicu smerom k programovaniu dátových tokov v celom rade úloh. Je to typická matematická knižnica, ktorá sa tiež podobne používa pre aplikácie strojového učenia, ako sú neurónové siete. Využíva sa na skúmanie aj výrobu v spoločnosti Google.‍	Apache Spark znamená otvorený zdieľaný univerzálny rámec pre klastrové výpočty. V podstate vyvinutá na kalifornskej univerzite, Berkeley's AMPLab, bola Spark codebase neskôr udelená Apache Software Foundation, ktorá ju odvtedy spravuje. Spark poskytuje rozhranie na programovanie celých zhlukov s implicitným paralelizmom údajov a toleranciou chýb.
Napísané v	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Operačný systém	Linux, MacOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, MacOS, Linux
typ	Knižnica strojového učenia	Analytika dát, algoritmy strojového učenia
Vývojár (s)	Tím Google Brain	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, databázy

záver

Stručne povedané, Apache Spark predstavuje rámec na spracovanie údajov, zatiaľ čo TensorFlow sa používa na skvelé prispôsobenie vlastného učenia a návrh neurónovej siete. Preto, ak používateľ vyžaduje implementáciu algoritmov hĺbkového učenia, riešením je TensorFlow a pre spracovanie údajov je to Spark.

Odporúčané články

Toto bol sprievodca po najväčší rozdiel medzi TensorFlow a Spark. Tu diskutujeme aj kľúčové rozdiely medzi TensorFlow a Spark s informačnými a porovnávacími tabuľkami. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch.