TensorFlow vs Spark - Hvilken der er bedre (med infografik)

Forskellen mellem TensorFlow vs Spark

Hvad er TensorFlow?

TensorFlow indebærer et Python-venligt open source bibliotek til numerisk beregning, der udfører maskinlæring hurtigere og mere ligetil. TensorFlow tillader udviklere at designe dataflowgrafer - strukturer, der definerer, hvordan data bevæger sig over et diagram, enten en række behandlingsnoder. En individuel knude inden for en bestemt graf angiver en vis matematisk operation. Desuden indebærer alle punkter, der enten er tilknytning mellem noder, en flerdimensionel tensor, der fortrinsvis indsamler data. TensorFlow giver fuldt ud om det for udvikleren gennem en måde at det populære sprog, Python. Dette sprog er let at arbejde med og let at lære og tilbyder acceptable tilgange til at repræsentere, hvorved abstraktioner, der er på højt niveau, kan knyttes til Tensorer, og noder kollektivt er Python-objekter i TensorFlow.

Også applikationer af TensorFlow forbliver selv Python-applikationer. I Python implementeres ikke desto mindre de korrekte matematiske operationer. Ændringer i bibliotekerne, der er tilgængelige via TensorFlow, er sammensat på lignende måde som C ++ binære filer med højere ydelse. Python giver programmeringsabstraktioner på højt niveau ved direkte at dirigere trafik mellem brikkerne og sikre dem sammen. Applikationerne til TensorFlow kan betjenes på næsten ethvert mål, der er tilgængeligt: en lokal maskine, iOS, en klynge i skyen, CPU'er eller GPU'er og Android-enheder. Hvis Googles private sky er kendt, for yderligere acceleration, kan du køre Googles tilpassede TensorFlow Processing Unit (TPU) silicium mod TensorFlow. Og så kan de resulterende modeller, der er udviklet af TensorFlow, dog implementeres på de fleste enheder, hvor de håndteres for at tjene forudsigelser.

Hvad er gnist?

Apache Spark er et højhastigheds plus almindeligt klynge computersystem. Det giver API'er på højt niveau i Scala, Python, Java og R og en optimeret motor, der fremmer generelle eksekveringsgrafer. Det hjælper også et rige sæt værktøjer på højere niveau, herunder MLlib til maskinindlæring, GraphX til grafbehandling og Spark SQL til SQL og struktureret databehandling, Spark Streaming. Apache Spark har som strukturelt fundament det elastiske distribuerede datasæt (RDD), et skrivebeskyttet multisæt af dataelementer spredt over en klynge af maskiner, der opretholdes på en fejltolerant måde. I Spark 1.x udførte RDD den indledende applikationsprogrammeringsgrænseflade (API), men fra Spark 2.x-værktøjet i datasættet understøttede API, selvom dette RDD API ikke er forældet. RDD-teknologien har stadig Dataset API. Spark blev også dens RDD'er dannet i 2012 som svar på begrænsninger i MapReduce-klyngeregistreringsstandarden, som tvinger en passende lineær dataflow-struktur på delte programmer: MapReduce-programmer scanner inputdata fra disk, kortlægger en funktion over dataene, mindsker resultaterne af kort, butiksreduktionsresultater mod disken.

Sparks RDD'er fungerer som et arbejds sæt i det væsentlige til distribuerede programmer, der bidrager med en (målrettet) begrænset form for tildelt delt hukommelse. Spark fremmer implementeringen af begge iterative algoritmer, der besøger deres datasæt forskellige gange i en løkke, og interaktiv / udforskende dataanalyse, dvs. den replikerede databasestil-forespørgsel om data. Latensen for sådanne applikationer kan nedsættes med mange størrelsesordrer, der er forbundet med en MapReduce-implementering (som var populært i Apache Hadoop-stakke). Med klassen af iterative algoritmer er fundamentalgoritmerne til maskinlæringssystemer, som skabte den primære drivkraft til udvikling af Apache Spark.

Sammenligning mellem hoved og hoved mellem TensorFlow vs Spark (Infografik)

Nedenfor er top 5-forskellen mellem TensorFlow vs Spark

Vigtige forskelle mellem TensorFlow vs Spark

Både TensorFlow vs Spark er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem TensorFlow vs Spark

Apache Spark foretrækkes Spark, da det almindeligvis kaldes en open source, cluster computing-ramme, der giver en grænseflade for hele programmeringsklynger med implicit dataparallelisme også fejltolerance. TensorFlow er på den anden side et kompakt bibliotek udviklet af Google, der hjælper til forbedring af ydeevnen for numerisk beregning, selv neurale netværk og generering af dataflytning som grafer - bestående af noder, der angiver operationer og kanter, der angiver datarray.
Spark, som i det væsentlige er en stor dataramme, har udført det muligt for et stort antal virksomheder, der genererer en massiv mængde brugerdata, til at behandle dem effektivt og desuden tilbyde anbefalinger i skala. Mens Tensorflow, som hovedsagelig er en maskinlæringsramme, understøtter den mennesker med at skabe omfattende indlæringsmodeller uden nødvendigheden af strenge kvalifikationssæt fra en maskinlæringsspecialist.
I Spark tillader en hurtig og omfattende motor til databehandling i stor skala forskellige funktioner som streaming og sofistikeret analyse, høj hastighed, brugervenlighed, den kan oprette forbindelse til SQL, kan køre overalt såsom Mesos, Hadoop og cloud. På den anden side i Tensorflow, en Google API, der tillader beregning af stor læring og maskinlæring, giver TensorFlow en grafisk repræsentationsberegningsstrøm. API tilskynder brugeren til at skrive komplekst neuralt netværksdesign og indstille det i henhold til aktiveringsværdier.
Tensorflow skrevet i Python, C ++, CUDA. I modsætning hertil er Spark skrevet i Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark løser vanskeligheden ved at implementere høj indlæring på betydelige dataklynger på en distribueret måde, som ikke er et helt moderne robust videnparadigme, dog fortrinsvis en opgradering til de nuværende rammer, der havde brug for udvikling af forskellige programmer til at udvide intelligens til betydelige datagrupper. Forbinder både TensorFlow og Spark, det giver mulighed for uønsket systemkompleksitet samt ende til ende indlærings latens.

TensorFlow vs gnist sammenligningstabel

Nedenfor er den 5 øverste sammenligning mellem TensorFlow vs Spark

Sammenligningsgrundlaget mellem TensorFlow vs Spark	TENSORFLOW	GNIST
Definition	TensorFlow indebærer et open source-softwarebibliotek mod dataflow-programmering over en række opgaver. Det er et typisk matematikbibliotek, der også bruges på lignende måde til applikationer til maskinlæring, såsom neurale netværk. Det bruges til både undersøgelse og produktion på Google.‍	Apache Spark indebærer en open source delt ramme til computerteknologi. Grundlæggende udviklet på University of California, Berkeleys AMPLab, blev Spark-kodebasen senere tildelt Apache Software Foundation, som har administreret det siden. Spark giver en grænseflade til programmering af hele klynger med implicit dataparallelisme og fejltolerance.
Skrevet i	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Operativ system	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Type	Maskinlæringsbibliotek	Dataanalyse, maskinlæringsalgoritmer
Udvikler (s)	Google Hjerneteam	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Konklusion

I sammendraget indebærer Apache Spark en databehandlingsramme, hvorimod TensorFlow bruges til fantastisk tilpasset læring og neuralt netværksdesign. Derfor, hvis en bruger har brug for at implementere dybe indlæringsalgoritmer, er TensorFlow løsningen, og til databehandling er det Spark.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til den største forskel mellem TensorFlow vs Spark. Her diskuterer vi også TensorFlow vs Spark nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere.