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将这两个世界结合在一起的最佳方式是什么？
我发现了一些在 Spark 上提供深度学习的库，但似乎仅适用于 hyper parameter tuning或者不会支持像 Apache SystemML 这样的自动编码器
我肯定不是第一个在 Spark Dataframes 上训练神经网络的人。我在这里有一个概念上的差距，请帮助!
最佳答案
正如您提到的，Spark 中的 Pandas DF 是内存中的对象，不会分发训练。对于分布式训练，你必须依赖 Spark DF 和一些特定的第三方包来处理分布式训练:
你可以在这里找到信息:
https://docs.databricks.com/applications/machine-learning/train-model/distributed-training/index.html
关于apache-spark - 如何在 Spark 数据帧上训练神经网络自动编码器 (Keras)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53116808/
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