TensorFlow vs Spark - Hvilken er bedre (med infografikk)

Forskjellen mellom TensorFlow vs Spark

Hva er TensorFlow?

TensorFlow innebærer et Python-vennlig open source bibliotek for numerisk beregning som utfører maskinlæring raskere og mer enkelt. TensorFlow tillater utviklere å designe dataflytgrafer - strukturer som definerer hvordan data beveger seg over et diagram, enten en serie behandlingsnoder. En individuell nod i en bestemt graf angir en viss matematisk operasjon. I tillegg innebærer alle punkter enten tilknytning mellom noder en flerdimensjonal tensor fortrinnsvis innsamling av data. TensorFlow gir fullstendig om det for utvikleren gjennom en måte å bruke det populære språket, Python. Dette språket er enkelt å jobbe med og lett å lære og tilbyr akseptable tilnærminger til å representere der abstraksjoner som er på høyt nivå kan knyttes til Tensorer, og noder er samlet Python-objekter i TensorFlow.

Også applikasjoner av TensorFlow forblir selv Python-applikasjoner. I Python blir riktige matteoperasjoner ikke implementert. Endringer i bibliotekene som er tilgjengelige via TensorFlow, er sammensatt på lignende måte som C ++ binærområder med høyere ytelse. Python gir programmeringsabstraksjoner på høyt nivå ved direkte å dirigere trafikk mellom brikkene og sikre dem sammen. Bruken av TensorFlow kan brukes på nesten alle mål som er tilgjengelige: en lokal maskin, iOS, en klynge i skyen, CPUer eller GPUer og Android-enheter. Hvis Googles private sky er kjent, for ytterligere akselerasjon, kan du kjøre Googles tilpassede TensorFlow Processing Unit (TPU) silisium mot TensorFlow. Og så kan de resulterende modellene utviklet av TensorFlow imidlertid distribueres på de fleste enheter der de vil bli håndtert for å tjene spådommer.

Hva er Spark?

Apache Spark er et høyhastighets pluss generell databehandlingssystem for klynger. Det gir APIer på høyt nivå i Scala, Python, Java og R, og en optimalisert motor som promoterer generelle utførelsesgrafer. Det hjelper også et rikt sett med verktøy på høyere nivå, inkludert MLlib for maskinlæring, GraphX for grafbehandling og Spark SQL for SQL og strukturert databehandling, Spark Streaming. Apache Spark har som sitt strukturelle grunnlag det fjærende distribuerte datasettet (RDD), et skrivebeskyttet multisett av dataelementer spredt over en klynge av maskiner, som opprettholdes på en feiltolerant måte. I Spark 1.x gjorde RDD det første applikasjonsprogrammeringsgrensesnittet (API), men fra Spark 2.x-verktøyet til datasettet, støttet API, selv om dette RDD API ikke er utdatert. RDD-teknologien har fortsatt Dataset API. Spark ble også RDD-er ble dannet i 2012 som svar på begrensninger i MapReduce-klyngedatormodellen, som tvinger en passende lineær dataflowstruktur på delte programmer: MapReduce programmer skanner inndata fra disk, kartlegger en funksjon over dataene, reduserer resultatene fra kart, dessuten lagerreduksjonsresultater mot platen.

Sparks RDD-er fungerer som et arbeidssett i hovedsak for distribuerte programmer som bidrar med en (med hensikt) begrenset form for tildelt delt minne. Spark fremmer implementering av både iterative algoritmer, som besøker datasettet deres forskjellige ganger i en loop, og interaktiv / utforskende dataanalyse, dvs. den replikerte databasestil spørring av data. Latensen for slike applikasjoner kan bli redusert med mange størrelsesordrer tilknyttet en MapReduce-implementering (som var populært i Apache Hadoop-stabler). Med klassen av iterative algoritmer er grunnleggende algoritmer for maskinlæringssystemer, som skapte den primære drivkraften for å utvikle Apache Spark.

Sammenligning fra head to head mellom TensorFlow vs Spark (Infographics)

Nedenfor er topp 5-forskjellen mellom TensorFlow vs Spark

Viktige forskjeller mellom TensorFlow vs Spark

Både TensorFlow vs Spark er populære valg i markedet; la oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom TensorFlow vs Spark

Apache Spark har fortrinnsvis Spark, som det ofte kalles et kildekodete rammeverk med åpen kildekode som gir et grensesnitt for hele programmeringsklynger med implisitt dataparallellisme, også feiltoleranse. TensorFlow er derimot et kompakt bibliotek utviklet av Google som hjelper ved å forbedre ytelsen til numerisk beregning, til og med nevrale nettverk og generere dataflyt som grafer - bestående av noder som indikerer operasjoner og kanter som indikerer datasett.
Spark, i hovedsak et stort datarammeverk, har utført det mulig for et stort antall selskaper som genererer en enorm mengde brukerdata for å behandle dem effektivt og i tillegg tilby anbefalinger i skala. Mens Tensorflow, egentlig et rammeverk for maskinlæring, støtter det mennesker å lage omfattende læringsmodeller uten behov for strenge ferdighetssett fra en maskinlæringsspesialist.
I Spark, en rask og omfattende motor for databehandling i stor skala, gjør det mulig for forskjellige funksjoner som streaming og sofistikert analyse, høy hastighet, brukervennlighet, den kan koble seg til SQL, kan kjøre overalt som Mesos, Hadoop og sky. På den annen side, i Tensorflow, en Google API som tillater beregning av god læring og maskinlæring, gir TensorFlow en grafisk representasjonsberegningsstrøm. API oppfordrer brukeren til å skrive kompleks nevralt nettverksdesign, og innstille den i henhold til aktiveringsverdier.
Tensorflow skrevet i Python, C ++, CUDA. I motsetning til dette, er Spark skrevet i Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark løser vanskeligheten med å distribuere høy læring på betydelige dataklynger på en distribuert måte som ikke er et helt moderne robust kunnskapsparadigme, men helst en oppgradering til dagens rammer som trengte utvikling av forskjellige programmer for å utvide intelligens om betydelige datagrupper. Når du kobler til både TensorFlow og Spark, gir den muligheten til uønsket systemkompleksitet samt ende-til-ende læringsforsinkelse.

TensorFlow vs gnist sammenligningstabell

Nedenfor er den 5 øverste sammenligningen mellom TensorFlow vs Spark

Sammenligningsgrunnlaget mellom TensorFlow vs Spark	tensorflow	GNIST
Definisjon	TensorFlow innebærer et open source programvarebibliotek mot dataflow-programmering over en rekke oppgaver. Det er et typisk matematikkbibliotek som også brukes på lignende måte for maskinlæringsapplikasjoner som nevrale nettverk. Det brukes til både undersøkelse og produksjon hos Google.‍	Apache Spark innebærer et åpen kildekode-rammeverk for generell bruk. I utgangspunktet utviklet ved University of California, Berkeleys AMPLab, ble Spark-kodebasen senere gitt til Apache Software Foundation, som har administrert det siden. Spark gir et grensesnitt for programmering av hele klynger med implisitt dataparallalisme og feiltoleranse.
Skrevet i	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Operativsystem	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Type	Maskinlæringsbibliotek	Dataanalyse, maskinlæringsalgoritmer
Utvikler (s)	Google Hjerneteam	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Konklusjon

Oppsummert innebærer Apache Spark et databehandlingsrammeverk, mens TensorFlow brukes til flott tilpasset læring og nevralt nettverksdesign. Derfor hvis en bruker trenger å implementere dype læringsalgoritmer, er TensorFlow løsningen, og for databehandling er det Spark.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til toppforskjellen mellom TensorFlow vs Spark. Her diskuterer vi også TensorFlow vs Spark viktige forskjeller med infografikk, og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer.