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使用BigDL在Apache Spark上进行深度学习的教程 使用在Apache Spark上的分步深度学习教程。 这些教程的灵感来自， 和。 主题 环境 的Python 3.5 / 3.6 JDK 8 Apache Spark> = 2.2.1 Jupyter笔记本电脑4.1 大DL 0.7.0 / 启动Jupyter服务器 运行pip install BigDL==0.7.0 运行jupyter notebook --notebook-dir=./ --ip=0.0.0.0 --no-browser 启动Toree Kernel以运行Scala笔记本 运行pip install BigDL==0.7.0 运行pip install https://dist.apache.org/repos/dist/release/incubator/toree/0.2.0-incuba

BigDL：基于Apache Spark的分布式深度学习 什么是BigDL？ 是Apache Spark的分布式深度学习库； 借助BigDL，用户可以将其深度学习应用程序编写为标准Spark程序，这些程序可以直接在现有Spark或Hadoop集群之上运行。 为了轻松构建Spark和BigDL应用程序，提供了一个高级 ，用于端到端分析+ AI管道。 丰富的深度学习支持。 以为模型，BigDL为深度学习提供了全面的支持，包括数值计算（通过 ）和高级； 此外，用户可以使用BigDL将预先训练的或模型加载到Spark程序中。 极高的性能。 为了实现高性能，BigDL在每个Spark任务中使用 /

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