TensorFlow vs Spark - Který z nich je lepší (s infografiky)

Rozdíl mezi TensorFlow vs Spark

Co je TensorFlow?

TensorFlow zahrnuje Python-friendly open-source knihovnu pro numerický výpočet, který provádí strojové učení rychleji a snadněji. TensorFlow umožňuje vývojářům navrhovat grafy toku dat - struktury, které definují, jak se data pohybují po grafu, a to buď řadu uzlů zpracování. Jednotlivý uzel v konkrétním grafu označuje nějakou matematickou operaci. Rovněž všechny asociace mezi body nebo uzly mezi uzly znamenají určité vícerozměrné tenzory, přednostně sběr dat. TensorFlow o tom plně informuje vývojáře prostřednictvím populárního jazyka Python. S tímto jazykem se snadno pracuje a snadno se učí a nabízí přijatelné přístupy k reprezentaci, kdy abstrakce, které jsou na vysoké úrovni, mohou být spojeny s Tensory a uzly kolektivně jsou Python objekty v TensorFlow.

Také aplikace TensorFlow zůstávají samy Pythonovými aplikacemi. V Pythonu však správné matematické operace nejsou implementovány. Úpravy v knihovnách, které jsou přístupné přes TensorFlow, se skládají podobně jako binární soubory C ++ s vyšším výkonem. Python poskytuje abstrakce na vysoké úrovni programování přímým směrováním provozu mezi kusy a jejich zabezpečením k sobě. Aplikace TensorFlow lze provozovat téměř na každém cíli, který je přístupný: místní stroj, iOS, klastr v cloudu, CPU nebo GPU a zařízení Android. Pokud je soukromý cloud společnosti Google známý, můžete pro další zrychlení spustit vlastní křemíkovou jednotku TPU (TensorFlow Processing Unit) od společnosti Google směrem k TensorFlow. Výsledné modely vyvinuté společností TensorFlow však mohou být nasazeny na většině zařízení, kde budou zpracovány, aby sloužily předpovědím.

Co je to Spark?

Apache Spark je vysokorychlostní a univerzální klastrový výpočetní systém. Poskytuje rozhraní API na vysoké úrovni v programech Scala, Python, Java a R a optimalizovaný stroj, který podporuje obecné grafy provádění. Pomáhá také bohaté sadě nástrojů vyšší úrovně, včetně MLlib pro strojové učení, GraphX pro zpracování grafů a Spark SQL pro SQL a strukturované zpracování dat, Spark Streaming. Apache Spark má jako strukturální základ pružný distribuovaný dataset (RDD), multiset datových položek určených pouze pro čtení, roztroušených po klastru strojů, který se udržuje způsobem odolným vůči chybám. Ve Spark 1.x provedlo RDD počáteční rozhraní pro programování aplikací (API), ale jako nástroj Spark 2.x v datové sadě API podporovalo, i když toto API RDD není zastaralé. Technologie RDD stále drží rozhraní Dataset API. Spark také jeho RDD byly vytvořeny v roce 2012 v reakci na omezení ve standardu výpočetního klastru MapReduce, který nutí vhodnou lineární strukturu datových toků na sdílených programech: MapReduce programy skenují vstupní data z disku, mapují funkci nad daty, snižují výsledky mapa, navíc se na disk projeví také redukce obchodu.

Sparkovy RDD fungují jako pracovní sada v podstatě pro distribuované programy, které přispívají (záměrně) omezenou formou přidělené sdílené paměti. Spark podporuje implementaci obou iteračních algoritmů, které navštěvují jejich datový soubor různě v rámci smyčky, a interaktivní / průzkumnou analýzu dat, tj. Replikaci dotazovaných dat ve stylu databáze. Latence takových aplikací může být snížena o mnoho řádů velikosti spojené s implementací MapReduce (jak bylo populární v zásobnících Apache Hadoop). Se třídou iteračních algoritmů jsou základní algoritmy pro systémy strojového učení, které vytvořily primární impuls pro vývoj Apache Spark.

Srovnání hlava-hlava mezi TensorFlow vs Spark (Infografika)

Níže je pět největších rozdílů mezi TensorFlow a Spark

Klíčové rozdíly mezi TensorFlow a Spark

Oba TensorFlow vs Spark jsou populární volby na trhu; pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi TensorFlow vs Spark

Apache Spark přednostně Spark, jak je běžně známý jako open-source, klastrový výpočetní framework, který poskytuje rozhraní pro celé programovací klastry s implicitním paralelismem dat také odolnost proti chybám. Na druhé straně jeensorFlow kompaktní knihovna vyvinutá společností Google, která pomáhá při zlepšování výkonu numerického výpočtu dokonce neuronových sítí a generování toku dat jako grafů - sestávající z uzlů označujících operace a hrany označující datové pole.
Spark, v podstatě velký datový rámec, umožnil velkému počtu společností vytvářejících velké množství uživatelských dat, aby je účinně zpracovávaly, dále nabízí doporučení v měřítku. Zatímco Tensorflow, v podstatě rámec strojového učení, podporuje lidi při vytváření rozsáhlých modelů učení bez nutnosti přísných sad dovedností specialisty strojového učení.
Ve Sparku, rychlý a komplexní motor pro rozsáhlé zpracování dat, umožňuje různé funkce, jako je streamování a sofistikovaná analýza, vysoká rychlost, snadné použití, může se spojit s SQL, může běžet všude, jako jsou Mesos, Hadoop a cloud. Na druhé straně, v Tensorflow, API Google, které umožňuje výpočet velkého učení a strojového učení, poskytuje TensorFlow grafický výpočetní tok. API vybízí uživatele, aby psal komplexní návrh neuronové sítě a také jej vyladil podle aktivačních hodnot.
Tensorflow Napsáno v Pythonu, C ++, CUDA. Naproti tomu Spark je psán v Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark řeší obtížnost nasazení vysokého učení na významných datových klastrech distribuovaným způsobem, což není zcela moderní robustní znalostní paradigma, ale přednostně upgrade na současné rámce, které potřebovaly vývoj různých programů pro rozšiřování inteligence na významných datových skupinách. Spojením obou TensorFlow a Spark poskytuje prostor pro nežádoucí složitost systému a také zpoždění učení od začátku do konce.

Srovnávací tabulka TensorFlow vs Spark

Níže je 5 nejvyšších srovnání mezi TensorFlow vs Spark

Základ srovnání mezi TensorFlow vs Spark	TENSORFLOW	JISKRA
Definice	TensorFlow předpokládá open-source softwarovou knihovnu k programování datových toků v celé řadě úkolů. Jedná se o typickou matematickou knihovnu, která se rovněž používá pro aplikace strojového učení, jako jsou neuronové sítě. Používá se pro zkoušení i výrobu ve společnosti Google.‍	Apache Spark znamená otevřený sdílený univerzální framework pro výpočet clusterů s otevřeným zdrojovým kódem. V podstatě vyvinutá na kalifornské univerzitě, Berkeley's AMPLab, byla Spark codebase později udělena Apache Software Foundation, která ji od té doby spravuje. Spark poskytuje rozhraní pro programování celých clusterů s implicitní paralelitou dat a tolerancí chyb.
Napsáno v	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Operační systém	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, MacOS, Linux
Typ	Knihovna strojového učení	Analytika dat, algoritmy strojového učení
Vývojáři	Tým Google Brain	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, databáze

Závěr

Stručně řečeno, Apache Spark zahrnuje rámec pro zpracování dat, zatímco TensorFlow se používá pro skvělé vlastní učení a návrh neuronové sítě. Pokud tedy uživatel vyžaduje implementaci algoritmů pro hluboké učení, řešením je TensorFlow a pro zpracování dat je to Spark.

Doporučené články

Toto byl průvodce největším rozdílem mezi TensorFlow a Spark. Zde také diskutujeme klíčové rozdíly TensorFlow vs Spark s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích.