TensorFlow vs Spark - Welke is beter (met infographics)

Verschil tussen TensorFlow versus Spark

Wat is TensorFlow?

TensorFlow impliceert een Python-vriendelijke open-source bibliotheek voor numerieke berekeningen die machine learning sneller en eenvoudiger uitvoert. Met TensorFlow kunnen ontwikkelaars gegevensstroomgrafieken ontwerpen - structuren die bepalen hoe gegevens over een grafiek worden verplaatst, hetzij een reeks verwerkingsknooppunten. Een individueel knooppunt in een bepaalde grafiek betekent een wiskundige bewerking. Ook impliceren alle punten, of associatie tussen knooppunten, enige multidimensionale tensor, bij voorkeur verzameling van gegevens. TensorFlow geeft daar alles over voor de ontwikkelaar via een manier van de populaire taal, Python. Deze taal is eenvoudig om mee te werken en gemakkelijk te leren en biedt acceptabele benaderingen om te representeren, waarbij abstracties die op hoog niveau zijn, kunnen worden gekoppeld aan Tensors, en Nodes gezamenlijk Python-objecten zijn in TensorFlow.

Ook blijven toepassingen van TensorFlow zelf Python-toepassingen. In Python zijn de juiste wiskundige bewerkingen echter niet geïmplementeerd. Wijzigingen in de bibliotheken die toegankelijk zijn via TensorFlow zijn op dezelfde manier samengesteld als C ++ binaries met hogere prestaties. Python biedt abstracties op programmeerniveau op hoog niveau door verkeer direct tussen de stukken te leiden en aan elkaar te beveiligen. De toepassingen van TensorFlow kunnen op bijna elk doel worden gebruikt dat toegankelijk is: een lokale machine, iOS, een cluster in de cloud, CPU's of GPU's en Android-apparaten. Als de privé-cloud van Google bekend is, kunt u voor extra versnelling Google's aangepaste TensorFlow Processing Unit (TPU) -silicone naar TensorFlow voeren. En dan kunnen de resulterende modellen die zijn ontwikkeld door TensorFlow echter op vrijwel elk apparaat worden ingezet waar ze zullen worden verwerkt om voorspellingen te doen.

Wat is Spark?

Apache Spark is een high-speed plus universeel clustercomputersysteem. Het biedt API's op hoog niveau in Scala, Python, Java en R, en een geoptimaliseerde engine die algemene uitvoeringsgrafieken promoot. Het helpt ook een uitgebreide set hulpmiddelen op een hoger niveau, waaronder MLlib voor machine learning, GraphX voor grafiekverwerking en Spark SQL voor SQL en gestructureerde gegevensverwerking, Spark Streaming. Apache Spark heeft als structurele basis de veerkrachtige gedistribueerde dataset (RDD), een alleen-lezen multiset van gegevensitems verspreid over een cluster van machines, die op een fouttolerante manier wordt onderhouden. In Spark 1.x deed de RDD de initiële applicatie-programmeerinterface (API), maar vanaf Spark 2.x-hulpprogramma van de Dataset werd API ondersteund, ook al is deze RDD API niet verouderd. De RDD-technologie bevat nog steeds de Dataset API. Spark ook zijn RDD's werden gevormd in 2012 als reactie op beperkingen in de MapReduce-standaard voor clustercomputing, die een passende lineaire gegevensstroomstructuur op gedeelde programma's dwingt: MapReduce-programma's scannen invoergegevens van schijf, wijzen een functie toe aan de gegevens, verminderen de resultaten van de kaart, bovendien winkel reductie resultaten naar de schijf.

Spark's RDD's functioneren als een werkset in wezen voor gedistribueerde programma's die een (opzettelijk) beperkte vorm van toegewezen gedeeld geheugen bijdragen. Spark bevordert de implementatie van beide iteratieve algoritmen, die hun dataset verschillende keren binnen een lus bezoeken, en interactieve / verkennende data-analyse, dwz het repliceren van gegevens in databasestijl. De latentie van dergelijke toepassingen kan worden verminderd met vele orden van grootte die zijn geassocieerd met een MapReduce-implementatie (zoals populair was in Apache Hadoop-stacks). Met de klasse van iteratieve algoritmen zijn de basisalgoritmen voor machine learning-systemen, die de primaire impuls hebben gegeven voor het ontwikkelen van Apache Spark.

Head-to-head vergelijking tussen TensorFlow vs Spark (Infographics)

Hieronder is het top 5 verschil tussen TensorFlow vs Spark

Belangrijkste verschillen tussen TensorFlow versus Spark

Beide TensorFlow vs Spark zijn populaire keuzes in de markt; laten we een paar van de belangrijkste verschillen tussen TensorFlow versus Spark bespreken

Apache Spark bij voorkeur Spark omdat het algemeen bekend staat als een open-source, cluster computing framework dat een interface biedt voor hele programmeerclusters met impliciete gegevensparallellisme en fouttolerantie. TensorFlow is daarentegen een door Google ontwikkelde compacte bibliotheek die helpt bij het verbeteren van de prestaties van numerieke berekeningen, zelfs neurale netwerken en het genereren van gegevensstromen als grafieken - bestaande uit knooppunten die bewerkingen aangeven en randen die een gegevensarray aangeven.
Spark, in wezen een groot dataframework, heeft het mogelijk gemaakt voor een groot aantal bedrijven die een enorme hoeveelheid gebruikersgegevens genereren om het efficiënt te verwerken en bovendien aanbevelingen op schaal aanbieden. Terwijl, Tensorflow, in wezen een machine learning framework, het mensen ondersteunt bij het maken van uitgebreide leermodellen zonder de noodzaak van rigoureuze vaardigheden van een machine learning specialist.
In Spark maakt een snelle en uitgebreide engine voor grootschalige gegevensverwerking verschillende functies mogelijk, zoals streaming en geavanceerde analyses, hoge snelheid, gebruiksgemak, het kan verbinding maken met SQL, kan overal worden uitgevoerd, zoals Mesos, Hadoop en cloud. Aan de andere kant geeft TensorFlow in Tensorflow, een Google API die berekening mogelijk maakt van geweldig leren en machine learning, een grafische informatiestroom. De API moedigt de gebruiker aan om een complex neuraal netwerkontwerp te schrijven en dit ook af te stemmen op activeringswaarden.
Tensorflow Geschreven in Python, C ++, CUDA. Spark is daarentegen geschreven in Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark lost de moeilijkheid op van het inzetten van hoog leren op significante dataclusters op een gedistribueerde manier, wat geen volledig modern robuust kennisparadigma is, maar bij voorkeur een upgrade van de huidige frameworks die de ontwikkeling van verschillende programma's nodig hadden voor het uitbreiden van intelligentie over belangrijke datagroepen. Beide TensorFlow verbinden ook Spark en bieden ruimte voor ongewenste systeemcomplexiteit en end-to-end leerlatentie.

Vergelijkingstabel TensorFlow vs Spark

Hieronder is de 5 bovenste vergelijking tussen TensorFlow vs Spark

De basis van vergelijking tussen TensorFlow vs Spark	TENSORFLOW	VONK
Definitie	TensorFlow impliceert een open-source softwarebibliotheek voor dataflow-programmering voor een reeks taken. Het is een typische wiskundebibliotheek en wordt ook op dezelfde manier gebruikt voor machine learning-toepassingen zoals neurale netwerken. Het wordt gebruikt voor zowel onderzoek als productie bij Google.‍	Apache Spark impliceert een open-source gedeeld universeel cluster computing-framework. De Spark-codebasis, die in feite is ontwikkeld aan de Universiteit van Californië, Berkeley, AMPLab, werd later toegekend aan de Apache Software Foundation, die deze sindsdien beheert. Spark biedt een interface voor het programmeren van hele clusters met impliciete gegevensparallelliteit en foutentolerantie.
Geschreven in	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Besturingssysteem	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Type	Machine learning bibliotheek	Gegevensanalyse, algoritmen voor machine learning
Developer (s)	Google Brain Team	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Conclusie

Samenvattend impliceert Apache Spark een gegevensverwerkingsraamwerk, terwijl TensorFlow werd gebruikt voor geweldig aangepast leren en neuraal netwerkontwerp. Daarom is TensorFlow de oplossing als een gebruiker diepe leeralgoritmen moet implementeren, en voor gegevensverwerking is dit Spark.

Aanbevolen artikelen

Dit is een leidraad geweest voor het grootste verschil tussen TensorFlow versus Spark. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen TensorFlow en Spark met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie.