138.深度学习分布式计算框架-1

138.1 PaddlePaddle

  • PaddlePaddle是百度开源的一个深度学习平台
  • PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API,可以轻松地完成神经网络配置,模型训练等任务。
  • 官方文档中简易介绍了如何使用框架在
    • 线性回归
    • 识别数字
    • 图像分类
    • 词向量
    • 个性化推荐
    • 情感分析
    • 语义角色标注
    • 机器翻译等方面的应用

138.2 Deeplearning4j

  • DeepLearning4J(DL4J)是一套基于Java语言的神经网络工具包,可以构建、定型和部署神经网络
    • DL4J与Hadoop和Spark集成,支持分布式CPU和GPU
  • Deeplearning4j包括了分布式、多线程的深度学习框架,以及普通的单线程深度学习框架
    • 定型过程以集群进行,也就是说,Deeplearning4j可以快速处理大量数据
    • Deeplearning4j在开放堆栈中作为模块组件的功能,使之成为为微服务架构打造的深度学习框架
  • Deeplearning4j从各类浅层网络出发,设计深层神经网络
    • 这一灵活性使用户可以根据所需,在分布式、生产级、能够在分布式CPU或GPU的基础上与Spark和Hadoop协同工作的框架内,整合受限玻尔兹曼机、其他自动编码器、卷积网络或递归网络
  • Deeplearning4j在已建立的各个库及其在系统整体中的所处位置
    138.深度学习分布式计算框架-1_第1张图片

138.3 Mahout

  • Mahout是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架
    • Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题
  • Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等
  • Mahout算法库:
    138.深度学习分布式计算框架-1_第2张图片
  • Mahout应用场景:
    138.深度学习分布式计算框架-1_第3张图片

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