本篇內(nèi)容介紹了“BigDL有什么特性”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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特性：

• 豐富的深度學(xué)習(xí)支持。BigDL 模仿 Torch，提供對深度學(xué)習(xí)的全方位支持，包括數(shù)值計算(通過Tensor)和高層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此外，用戶可以使用  BigDL 將預(yù)訓(xùn)練的 Caffe 或 Torch 模型加載到 Spark 程序中。

• 極其高的性能。為了達(dá)到高性能，BigDL 在每個 Spark 任務(wù)中使用 Intel MKL和多線程編程。因此，它比單節(jié)點 Xeon 上的開箱即用的  Caffe、Torch 或 TensorFlow 快幾個數(shù)量級。

• 有效地橫向擴(kuò)展。 BigDL 可以通過利用 Apache Spark 以及高效實施同步 SGD， 全面減少 Spark  上的通信，有效地向外擴(kuò)展，以“大數(shù)據(jù)規(guī)?！眻?zhí)行數(shù)據(jù)分析。

使用場景：

• 你想要在在大數(shù)據(jù)云(Hadoop/Spark)分析(存儲在如 HDFS、HBase、Hive上的)海量數(shù)據(jù)。

• 你想向你的大數(shù)據(jù)(Spark)程序和/或工作流添加深度學(xué)習(xí)功能(訓(xùn)練或者預(yù)測)。

• 你想利用已有的 Hadoop/Spark  集群來運(yùn)行深度學(xué)習(xí)程序，然后可以與其他工作負(fù)載動態(tài)共享(例如，ETL、數(shù)據(jù)倉庫、功能引擎、經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像分析等)。

“BigDL有什么特性”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！