- 授权协议: Apache
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark
- 软件文档: https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark
软件介绍
TensorFlowOnSpark 将 TensorFlow 带到 Apache Spark 集群上，由 Yahoo 开源。
TensorFlowOnSpark 为 Apache Hadoop 和 Apache Spark 集群带来可扩展的深度学习。 通过结合深入学习框架 TensorFlow 和大数据框架 Apache Spark 、Apache Hadoop 的显着特征，TensorFlowOnSpark 能够在 GPU 和 CPU 服务器集群上实现分布式深度学习。
TensorFlowOnSpark 支持对 Apache Spark 集群进行分布式 TensorFlow 训练和推断。它试图最小化在共享网格上运行现有 TensorFlow 程序所需的代码更改量。 它的 Spark 兼容 API 通过以下步骤来管理 TensorFlow 集群：
预留 - 为每个执行程序保留 TensorFlow 进程的端口，并启动数据/控制消息的侦听器。
启动 - 在执行器上启动 Tensorflow 主函数。
数据摄取
Readers & QueueRunners - 利用 TensorFlow 的 Reader 机制直接从 HDFS 读取数据文件。
Feeding - 使用 feed_dict 机制将 Spark RDD 数据发送到 TensorFlow 节点。 请注意，需利用 Hadoop 输入/输出格式访问 HDFS 上的 TFRecords。
关闭 - 关闭执行器上的 Tensorflow 工作线程和 PS 节点。
Go程序设计语言
艾伦 A. A. 多诺万 / 李道兵、高博、庞向才、金鑫鑫、林齐斌 / 机械工业出版社 / 2017-5 / 79
本书由《C程序设计语言》的作者Kernighan和谷歌公司Go团队主管Alan Donovan联袂撰写，是学习Go语言程序设计的指南。本书共13章，主要内容包括：Go的基础知识、基本结构、基本数据类型、复合数据类型、函数、方法、接口、goroutine、通道、共享变量的并发性、包、go工具、测试、反射等。 本书适合作为计算机相关专业的教材，也可供Go语言爱好者阅读。一起来看看 《Go程序设计语言》 这本书的介绍吧!
