【源码】基于PythonTensorFlowSpark的深度学习框架

项目简介

本项目是一个基于Python、TensorFlow和Spark的深度学习框架，具备在分布式环境中构建、训练和评估深度学习模型的能力。结合TensorFlow强大的计算能力与Spark的分布式处理能力，可高效处理大规模数据集，支持多种深度学习模型的构建与训练。

项目的主要特性和功能

1. 基础模块：定义基础数据结构、模型构建和训练函数，为上层模块提供支撑。
2. 模型构建：提供构建多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等不同类型神经网络模型的类和函数。
3. 数据处理：涵盖数据集加载、预处理和增强功能，支持MNIST、CIFAR、ImageNet等多种数据集格式。
4. 模型训练：提供基于TensorFlow和Spark的模型训练框架，支持分布式训练，提升训练效率。
5. 模型评估：评估训练后模型的性能，并提供详细评估报告。
6. 辅助工具：包含HDFS操作、数据转换、参数检查等实用工具，便于数据处理和模型管理。

安装使用步骤

环境准备

• 确保安装Python环境，建议使用Python 3.7及以上版本。
• 安装TensorFlow和Spark，并配置好相关环境变量。

安装依赖

在项目根目录下执行以下命令安装所需的Python依赖包： bash pip install -r requirements.txt

配置环境

• 依据项目文档说明，配置TensorFlowOnSpark环境。
• 配置Spark集群，保证集群节点能正常通信。

运行项目

• 使用提供的API构建和训练模型。
• 运行测试脚本（如test_lenet.py）验证模型的正确性。

模型评估

使用框架提供的评估工具对训练后的模型进行性能评估。

通过上述步骤，可快速上手并使用本框架进行深度学习模型的构建、训练和评估。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】