TensorFlow vs Spark - Kateri je boljši (z infografiko)

Razlika med TensorFlow proti Spark

Kaj je TensorFlow?

TensorFlow pomeni Python prijazno odprtokodno knjižnico za numerično računanje, ki strojno učenje izvaja hitreje in bolj enostavno. TensorFlow razvijalcem omogoča oblikovanje grafov pretoka podatkov - strukture, ki določajo, kako se podatki premikajo po grafikonu, bodisi niz obdelovalnih vozlišč. Posamezno vozlišče znotraj določenega grafa pomeni neko matematično operacijo. Prav tako vse točke bodisi povezave med vozlišči pomenijo večdimenzionalno tenzorsko prednostno zbiranje podatkov. TensorFlow razlaga o tem za razvijalca s pomočjo priljubljenega jezika Python. Ta jezik je preprost za uporabo in ga je enostavno naučiti ter ponuja sprejemljive pristope za predstavljanje, da se abstrakcije, ki so na visoki ravni, lahko povežejo s tenzorji, vozlišča pa so skupaj Python predmeti v TensorFlow.

Tudi aplikacije TensorFlow ostanejo same aplikacije Python. V Python-u pa pravilne matematične operacije kljub temu niso izvedene. Spremembe v knjižnicah, ki so dostopne prek TensorFlow, so sestavljene podobno kot dvostranski datoteki C ++ z večjo zmogljivostjo. Python zagotavlja abstrakcije programiranja na visoki ravni, tako da neposredno usmerja promet med kosi in jih skupaj zavaruje. Aplikacije TensorFlow lahko upravljate na skoraj vseh dostopnih ciljih: lokalnem računalniku, iOS-u, grozdu v oblaku, CPU-jih ali GPU-jih in napravah Android. Če je Googlov zasebni oblak že znan, lahko za dodaten pospešek zaženete Googlov silikonski procesni oddelek TensorFlow (TPU) proti TensorFlow. Potem pa lahko nastale modele, ki jih je razvil TensorFlow, v večino naprav namestijo v večino naprav, kjer bodo obravnavane napovedi.

Kaj je iskra?

Apache Spark je visokohitrostni splošni računalniški sistem za grozde splošnega pomena. Ponuja API-je na visoki ravni v Scali, Python, Java in R in optimiziran motor, ki spodbuja splošne grafikone izvedbe. Pomaga tudi bogat nabor višjih ravni orodij, vključno z MLlib za strojno učenje, GraphX za obdelavo grafov in Spark SQL za SQL ter strukturirano obdelavo podatkov Spark Streaming. Apache Spark ima kot strukturni temelj prožen razporejeni nabor podatkov (RDD), samo za branje večnamenskih podatkovnih elementov, razpršenih po gruči strojev, ki vzdržujejo napak. V Spark 1.x je RDD naredil začetni aplikacijski programski vmesnik (API), vendar pa je pri pripomočku Spark 2.x v naboru podatkov podprt tudi API, čeprav ta RDD API ni opuščen. Tehnologija RDD še vedno vsebuje API nabora podatkov. Spark tudi njeni RDD-ji so bili oblikovani leta 2012 kot odgovor na omejitve v računalniškem standardu cluster MapReduce, ki sili ustrezno linearno strukturo podatkov v skupnih programih: MapReduce programi skenirajo vhodne podatke z diska, preslikajo funkcijo na podatke, zmanjšajo rezultate zemljevid, poleg tega shranite rezultate zmanjšanja na disk.

Sparkovi RDD-ji delujejo delovni niz v bistvu za porazdeljene programe, ki prispevajo k (namensko) omejeni obliki dodeljenega skupnega pomnilnika. Spark spodbuja izvajanje obeh iterativnih algoritmov, ki obiščejo svoj nabor podatkov v različnih obdobjih znotraj zanke, in interaktivne / raziskovalne analize podatkov, tj. Podvajanja poizvedb podatkov v slogu baze podatkov. Zakasnitev takšnih aplikacij se lahko zmanjša za več vrst velikosti, povezanih z implementacijo MapReduce (kot je bilo priljubljeno v naborih Apache Hadoop). Z razredom iterativnih algoritmov so temeljni algoritmi za sisteme strojnega učenja, ki so ustvarili primarni zagon za razvoj Apache Spark.

Primerjava med nogami med TensorFlowom in Sparkom (Infographics)

Spodaj je zgornjih 5 razlik med TensorFlow proti Spark

Ključne razlike med TensorFlow proti Spark

Oba TensorFlow vs Spark sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med TensorFlowom in Sparkom

Apache Spark prednostno Spark, kot je splošno znano kot open-cluster računalniško ogrodje, ki daje vmesnik za celotne programske grozde z implicitnim paralelizmom podatkov tudi toleranco napak. TensorFlow je na drugi strani kompaktna knjižnica, ki jo je razvil Google, ki pomaga pri izboljšanju zmogljivosti numeričnih izračunov celo nevronskih mrež in ustvarjanju pretoka podatkov v obliki grafov - sestavljenih iz vozlišč, ki označujejo operacije in robove, ki označujejo podatkovni niz.
Spark, v bistvu velik okvir podatkov, je omogočil, da je veliko korporacij, ki so ustvarile ogromno količino uporabniških podatkov, učinkovito obdelale, poleg tega pa ponudile priporočila v obsegu. Medtem ko Tensorflow, v bistvu strojni učni okvir, ljudem pomaga ustvarjati obsežne modele učenja, ne da bi potrebovali stroge sklope spretnosti strokovnjaka za strojno učenje.
V Sparku hiter in izčrpen motor za obsežno obdelavo podatkov omogoča različne funkcije, kot so pretakanje in izpopolnjena analitika, visoka hitrost, enostavna uporaba, lahko se poveže s SQL, lahko deluje povsod, kot so Mesos, Hadoop in oblak. Po drugi strani pa v Tensorflowu, Googlovem API-ju, ki omogoča računanje pri odličnem učenju in strojnem učenju, TensorFlow omogoča grafični prikaz grafičnega prikaza. API uporabnika spodbuja k pisanju kompleksne zasnove nevronske mreže in ga tudi prilagodi glede na vrednosti aktiviranja.
Tensorflow Written in Python, C ++, CUDA. Nasprotno pa je Spark napisan v Scali, Java, Python, R
TensorFlow On Spark rešuje težave pri razporejanju visokega učenja na pomembnih grozdih podatkov na razdeljen način, kar ni povsem sodobna robustna paradigma znanja, vendar je po možnosti nadgradnja sedanjih okvirov, ki so potrebovali razvoj različnih programov za širjenje obveščevalnih podatkov o pomembnih skupinah podatkov. Tako TensorFlow kot tudi Spark povezuje tako, da omogoča neželeno zapletenost sistema, pa tudi zamude pri učenju od konca do konca.

Primerjalna tabela TensorFlow vs Spark

Spodaj je 5 najvišjih primerjav med TensorFlow proti Spark

Osnova primerjave med TensorFlow proti Spark	Napetost	SPARK
Opredelitev	TensorFlow pomeni knjižnico programske opreme z odprto kodo za programiranje pretoka podatkov v različnih nalogah. To je tipična matematična knjižnica, podobno se uporablja tudi za aplikacije strojnega učenja, kot so nevronske mreže. Uporablja se tako za pregled kot tudi za proizvodnjo pri Googlu.‍	Apache Spark pomeni odprtokodni skupni splošni okvir za grozdno računalništvo. V osnovi razvit na kalifornijski univerzi, Berkeleyjev AMPLab, je koda zbirke Spark kasneje bila dodeljena programski fundaciji Apache, ki jo od takrat upravlja. Spark daje vmesnik za programiranje celotnih grozdov z implicitnim paralelizmom podatkov in toleranco do napak.
Zapisano v	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Operacijski sistem	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Vtipkajte	Knjižnica strojnega učenja	Analiza podatkov, algoritmi strojnega učenja
Razvijalci	Google Brain Team	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Zaključek

Če povzamemo, Apache Spark pomeni okvir za obdelavo podatkov, medtem ko se TensorFlow uporablja za veliko učenja po meri in oblikovanje nevronskih mrež. Če uporabnik zato mora uvesti algoritme za globoko učenje, je rešitev TensorFlow, za obdelavo podatkov pa Spark.

Priporočeni članki

To je vodilo za največjo razliko med TensorFlow proti Spark. Tukaj bomo razpravljali tudi o razlikah med tipom TensorFlow vs Spark z infografiko in primerjalno tabelo. Če želite izvedeti več, si lahko ogledate tudi naslednje članke.