《Spark 深度學習指南》是2019年12月電子工業出版社出版的圖書，作者是黃友良。
基本介紹
- 中文名：Spark 深度學習指南
- 作者：黃友良
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2019年12月
- 頁數：372 頁
- 定價：109 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787121378829
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書開頭部分講了如何按照深度學習的需求來配置Apache Spark，以實現不同類型的神經網路，接下來講述了在分散式環境中實現深度學習涉及的常見和不那么常見的需求。另外，你還將學到Spark中的深度學習代碼，這些代碼可以復用到其他類似的問題中，或者稍作改動用於略有不同的問題。一起用Spark對數據進行分流和聚類用TensorFlow、deeplearning4j和 Caffe在Spark中實現和部署深度學習模型。
目錄
1 為深度學習開發設定Spark 1
介紹 1
下載Ubuntu桌面映像 2
在macOS中使用VMWare Fusion安裝和配置Ubuntu 3
在Windows中使用Oracle VirtualBox安裝和配置Ubuntu 8
為谷歌雲平台安裝和配置Ubuntu桌面端 11
在Ubuntu桌面端安裝和配置Spark 23
集成Jupyter Notebook與Spark 29
啟動和配置Spark集群 33
停止Spark集群 34
2 在Spark中創建神經網路 36
介紹 36
在PySpark中創建數據幀 37
在PySpark數據幀中操作列 41
將PySpark數據幀轉換為數組 42
在散點圖中將數組可視化 46
設定輸入神經網路的權重和偏差 49
規範化神經網路的輸入數據 52
驗證數組以獲得最佳的神經網路性能 55
使用sigmoid設定激活函式 57
創建sigmoid導數 60
計算神經網路中的代價函式 62
根據身高值和體重值預測性別 66
預測分數並進行可視化 69
3 卷積神經網路的難點 72
介紹 72
難點1：導入MNIST圖像 73
難點2：可視化MNIST圖像 77
難點3：將MNIST圖像導出為檔案 80
難點4：增加MNIST圖像 82
難點5：利用備用資源訓練圖像 86
難點6：為卷積神經網路優先考慮高級庫 88
