深度學習spark

深度學習需要一個樣本數據處理、模型訓練、模型檢驗、模型部署的完整處理過程，而傳統的深度學習引擎主要完成訓練計算和模型調用的核心功能，在用於規模化的生產級應用時還需要大量的開發工作，運維管理也較爲複雜。 Apache Spark上的深度學習流水線提供了一個高階的API接口，可以通過Python支持深度學習的規模伸縮能力。這得益於Spark的集羣計算和分佈式內存架構，可以快速存取大規模的數據以及調用多

>>阅读原文<<