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微软开源用于Spark的深度学习库MMLSpark

微软开源了 MMLSpark，用于用于 Apache Spark 的的深度学习库。MMLSpark 可以与微软认知工具包和 OpenCV 完美整合。

微软发现，虽然 SparkML 可以建立可扩展的机器学习平台，绝大多数开发者的精力都耗在了调用底层 API 上。MMLSpark 旨在简化 PySpark 中的重复性工作。

以 UCI 的成人收入普查数据集举例，使用其他项目预测收入：

如果直接使用 SparkML，每一列都需要单独处理，整理为正确的数据类型；在 MMLSpark 中只需要两行代码：

model = mmlspark.TrainClassifier (model=LogisticRegression ()， labelCol=” income”) .fit (trainData) predictions = model.transform (testData)

深度神经网络（DNN）在图像识别和语音识别等领域不逊于人类，但是 DNN 模型的训练需要专业人员方可进行，与 SparkML 的整合也十分不易。MMLSpark 提供了方便的 Python API，可以方便地训练 DNN 算法。MMLSpark 可以方便地使用现有模型进行分类任务、在分布式 GPU 节点上进行训练、以及使用 OpenCV 建立可扩展的图像处理管线。

以下 3 行代码可以从微软认知工具集中初始化一个 DNN 模型，从图像中抽取特征：

cntkModel = CNTKModel () .setInputCol (“images”) .setOutputCol (“features”) .setModelLocation (resnetModel) .setOutputNode (“z.x”) featurizedImages = cntkModel.transform (imagesWithLabels) .select ([‘labels’，’features’]) model = TrainClassifier (model=LogisticRegression (),labelCol=”labels”) .fit (featurizedImages)

MMLSpark 已经发布到 Docker Hub 上，使用下面的命令即可在单机部署：