第2部分：構建具有BIGDL的基本神經(jīng)網(wǎng)絡模型
BigDL是基于Apache Spark的分布式深度學習框架，借助現(xiàn)有的Spark集群來運行深度學習計算，并簡化存儲在Hadoop中的大數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)加載。
1、豐富的深度學習支持。模擬Torch之后，BigDL為深入學習提供全面支持，包括數(shù)字計算（通過Tensor）和高級神經(jīng)網(wǎng)絡 ; 此外，用戶可以使用BigDL將預先訓練好的Caffe或Torch模型加載到Spark程序中。
2、極高的性能。為了實現(xiàn)高性能，BigDL在每個Spark任務中使用英特爾MKL和多線程編程。因此，在單節(jié)點Xeon（即與主流GPU 相當）上，它比開箱即用開源Caffe，Torch或TensorFlow快了數(shù)量級。
3、有效地橫向擴展。BigDL可以通過利用Apache Spark（快速分布式數(shù)據(jù)處理框架），以及高效實施同步SGD和全面減少Spark的通信，從而有效地擴展到“大數(shù)據(jù)規(guī)模”上的數(shù)據(jù)分析
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