原文：https://databricks.com/blog/2016/01/25/deep-learning-with-apache-spark-and-tensorflow.html by Tim Hunter
如何基于Spark做深度学习：从Mllib到keras，elephas
http://blog.csdn.net/Richard_More/article/details/53215142
相关文章
- 08-12深度学习-----从零开始实现识别手写字体任务（六）计算测试集的准确率和Tensorflow的执行阶段
- 08-12天池零基础入门NLP竞赛实战：Task4-基于深度学习的文本分类3-基于Bert预训练和微调进行文本分类
- 08-12如何基于Apache Pulsar和Spark进行批流一体的弹性数据处理？
- 08-12分布式深度学习（Spark MLlib，Parameter Server、Ring-allreduce和Tensorflow ）
- 08-12tensorflow学习，一层神经网络用均方误差对x y的一组值训练并进行预测
- 08-12深度学习基础系列（五）| 深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras中的实现
- 08-12【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow进行图像分类
- 08-12用Apache Spark和TensorFlow进行的深度学习
- 08-12基于深度学习的恶意样本行为检测（含源码） ----采用CNN深度学习算法对Cuckoo沙箱的动态行为日志进行检测和分类
- 08-12深度学习原理与框架-Alexnet(迁移学习代码) 1.sys.argv[1:](控制台输入的参数获取第二个参数开始) 2.tf.split(对数据进行切分操作) 3.tf.concat(对数据进行合并操作) 4.tf.variable_scope(指定w的使用范围) 5.tf.get_variable(构造和获得参数) 6.np.load(加载.npy文件)