ТенсорФлов вс Спарк - Ко је бољи (са инфографиком)

Разлика између ТенсорФлов и Спарк

Шта је ТенсорФлов?

ТенсорФлов подразумева Питхон-ову библиотеку отвореног кода за нумеричко рачунање које врши машинско учење брже и једноставније. ТенсорФлов омогућава програмерима да дизајнирају графиконе протока података - структуре које дефинишу како се подаци крећу преко графикона, било низ чворова за обраду. Појединачни чвор унутар одређеног графикона означава неку математичку операцију. Такође, све тачке било које повезаности међу чворовима подразумевају преференцијално прикупљање података вишедимензионалног тензора. ТенсорФлов у потпуности говори о томе за програмере кроз популарни језик, Питхон. Овај језик је једноставан за рад и једноставан за учење и нуди прихватљиве приступе за представљање помоћу којих се апстракције које су на високом нивоу могу повезати са тензорима, а чворови заједно Питхон објекти у ТенсорФлову.

Такође, апликације ТенсорФлов-а остају саме Питхон апликације. У Питхон-у, исправне математичке операције, ипак, нису имплементиране. Промјене у библиотекама којима је доступан путем ТенсорФлов-а састављене су слично као и Ц ++ бинари с већим перформансама. Питхон пружа апстракције за програмирање на високом нивоу тако што директно усмерава саобраћај међу комадима и спаја их заједно. Примене ТенсорФлов-а могу се радити на готово свим доступним циљевима: локалној машини, иОС-у, кластеру у облаку, ЦПУ-има или ГПУ-у и Андроид уређајима. Ако је Гоогле-ов приватни облак познат, ради додатног убрзања можете покренути Гоогле-ов прилагођени силицијум ТенсорФлов Процессинг Унит (ТПУ) према ТенсорФлов. И онда, резултирајући модели које је развио ТенсорФлов могу се распоредити на већини било ког уређаја где ће се руковати како би служили предвиђањима.

Шта је варница?

Апацхе Спарк је брзи плус општи наменски кластер рачунарски систем. Даје АПИ-је високог нивоа у Сцала, Питхон-у, Јави и Р-у и оптимизовани мотор који промовише опште графиконе извршења. Такође помаже богат сет алата вишег нивоа, укључујући МЛлиб за машинско учење, ГрапхКс за обраду графова и Спарк СКЛ за СКЛ и структурирану обраду података, Спарк Стреаминг. Апацхе Спарк као структурни темељ има еластични дистрибуирани скуп података (РДД), вишеструки скуп података са подацима који су само за читање, а који су раштркани по групи машина, који одржава на грешке толерантан начин. У Спарк 1.к, РДД је урадио иницијални интерфејс за програмирање апликација (АПИ), међутим, као и за Спарк 2.к услужни програм Датасет, АПИ је подржан иако овај РДД АПИ није застарео. РДД технологија и даље садржи АПИ скупа података. Спарк су такође настали током 2012. као одговор на ограничења у рачунарском стандарду МапРедуце кластера, што примењује одговарајућу линеарну структуру података на заједничким програмима: МапРедуце програми скенирају улазне податке са диска, мапирају функцију преко података, смањују резултате мапе, штовише спрема резултате смањења на диск.

Спаркови РДД-ови функционишу радним сетом у основи за дистрибуиране програме који доприносе (намерно) ограниченом облику додељене заједничке меморије. Спарк промовише имплементацију и итеративних алгоритама, који посећују своје скупове података различито у оквиру петље, и интерактивне / истраживачке анализе података, тј. Реплицираног претраживања података у стилу базе података. Латенција таквих апликација може се смањити за много реда величине повезаних са имплементацијом МапРедуце (као што је било популарно у Апацхе Хадооп скуповима). Класа итеративних алгоритама су основни алгоритми за системе машинског учења, који су створили примарни подстицај за развој Апацхе Спарк-а.

Поређење између главе ТенсорФлов и Спарк (Инфограпхицс)

Испод је топ 5 разлике између ТенсорФлов и Спарк

Кључне разлике између ТенсорФлов и Спарк

И ТенсорФлов вс Спарк су популарни избори на тржишту; разговарајмо о неким главним разликама између ТенсорФлов-а и Спарк-а

Апацхе Спарк преференцијално Спарк као што је општепознато као опен-соурце, цлустер рачунски оквир који даје интерфејс за читаве програмске кластере са имплицитном паралелизмом података такође толеранцију грешака. ТенсорФлов, с друге стране, је компактна библиотека коју је развио Гоогле и која помаже побољшавајући перформансе нумеричких рачунања чак и неуронске мреже и генерисање протока података као графикони - који се састоји од чворова који указују на операције и ивице које означавају низ података.
Спарк, у основи велики оквир података, омогућио је великом броју корпорација које генеришу огромну количину корисничких података да би је ефикасно обрадио и додатно понудио препоруке у обиму. Док је Тенсорфлов, у основи систем машинског учења, он подржава људе да стварају опсежне моделе учења без потребе за ригорозним сетима вештина специјалиста за машинско учење.
У Спарку, брз и свеобухватан мотор за обраду података великих размера омогућава различите функције као што су струјање и софистицирана аналитика, велика брзина, једноставна употреба, може се повезати са СКЛ-ом, може се покретати свуда као што су Месос, Хадооп и цлоуд. С друге стране, у Тенсорфлову, Гоогле АПИ-у који омогућава рачунање великог учења и машинског учења, ТенсорФлов даје проток рачунања графичког приказа. АПИ охрабрује корисника да напише сложен дизајн неуронске мреже и подешава га према вредности активирања.
Тенсорфлов Вриттен ин Питхон, Ц ++, ЦУДА. Насупрот томе, Спарк је написан у Сцала, Јава, Питхон, Р
ТенсорФлов Он Спарк разрешава потешкоће распоређивања високог учења на значајним кластерима података на расподељени начин што није сасвим модерна робусна парадигма знања, али пожељно је надоградња постојећих оквира који су захтевали развој различитих програма за ширење интелигенције на значајним групама података. Спајање оба ТенсорФлов-а и Спарк пружа простор за нежељену сложеност система као и застој у учењу од краја до краја.

ТенсорФлов вс Табела упоређивања варница

Испод је 5 најбољих резултата поређења између ТенсорФлов и Спарк

Основа поређења између ТенсорФлов и Спарк	ТЕНСОРФЛОВ	ИСКРА
Дефиниција	ТенсорФлов подразумева библиотеку софтвера отвореног кода за програмирање протока података током низа задатака. То је типична математичка библиотека која се такође користи за апликације машинског учења као што су неуронске мреже. Користи се и за испитивање и за производњу у Гоогле.‍	Апацхе Спарк подразумева опен-соурце заједнички оквир за кластер рачунарство опште намене. У основи развијен на Калифорнијском универзитету, Беркелеи-ов АМПЛаб, Спарк кодна база касније је додељена софтверској фондацији Апацхе, која од тада управља. Спарк даје интерфејс за програмирање читавих кластера са имплицитном паралелизмом података и толеранцијом на грешке.
Писано у	Питхон, Ц ++, ЦУДА	Сцала, Јава, Питхон, Р
Оперативни систем	Линук, мацОС, Виндовс, Андроид, ЈаваСцрипт	Мицрософт Виндовс, мацОС, Линук
Тип	Библиотека машинског учења	Анализа података, алгоритми машинског учења
Девелопер (с)	Гоогле тим за мозак	Апацхе Софтваре Фоундатион, УЦ Беркелеи АМПЛаб, Датабрицкс

Закључак

Укратко, Апацхе Спарк подразумева оквир за обраду података, док се ТенсорФлов користи за сјајно прилагођено учење и дизајн неуронских мрежа. Стога, ако корисник захтева да имплементира алгоритме дубоког учења, ТенсорФлов је решење, а за обраду података то је Спарк.

Препоручени чланци

Ово је водич за главну разлику између ТенсорФлов-а и Спарк-а. Овде такође расправљамо о ТенсорФлов вс Спарк кључним разликама са инфографиком и табелом упоређивања. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више.