砖运行时5.1毫升(β)

砖在2018年12月发布了这张照片。

砖运行时5.1毫升为机器学习和数据提供了一个准备好了环境科学的基础上砖运行时的5.1(不支持)。砖运行时对ML包含许多流行的机器学习库,包括TensorFlow PyTorch Keras, XGBoost。它还支持使用Horovod分布式TensorFlow培训。

更多信息,包括指令创建砖集群运行时毫升、明白了介绍砖运行时机器学习

新功能

砖砖的运行时5.1毫升之上5.1运行时。有什么新信息的砖5.1运行时,看到的砖运行时的5.1(不支持)发行说明。除了现有库的更新砖运行时5.1毫升包括以下新的特点:

  • PyTorch为构建深度学习网络。

请注意

砖运行时的ML版本捡起所有维护更新基础数据砖运行时版本。所有维护更新的列表,请参阅砖运行时的维护更新

系统环境

系统环境的差异在砖砖5.1运行时,运行时5.1 ML:

  • Python:2.7.15 Python 2集群和3.6.5 Python 3集群。

  • DBUtils:砖运行时不含5.1毫升库工具(dbutils.library)

  • GPU集群,下面的NVIDIA GPU库:

    • 396.44特斯拉的司机

    • CUDA 9.2

    • CUDNN 7.2.1

不同的库包括在砖5.1运行时,那些包含在砖运行时的5.1毫升在这一节中列出。

Python库

砖的运行时5.1毫升使用Conda Python包管理。因此,预装有重大变化Python库相比,砖运行时。以下是提供Python包的完整列表和版本使用Conda包管理器安装。

图书馆

版本

图书馆

版本

图书馆

版本

absl-py

0.6.1

argparse

1.4.0

asn1crypto

0.24.0

阿斯特

是0.7.1

backports-abc

0.5

backports.functools-lru-cache

1.5

backports.weakref

1.0.post1

bcrypt

3.1.4

漂白剂

2.1.3

宝途

2.48.0

boto3

1.7.62

botocore

1.10.62

certifi

2018.04.16

cffi

1.11.5

chardet

3.0.4

cloudpickle

0.5.3

彩色光

0.3.9

configparser

3.5.0

密码学

2.2.2

周期计

0.10.0

Cython

0.28.2

装饰

4.3.0

docutils

0.14

entrypoints

0.2.3

enum34

1.1.6

et-xmlfile

1.0.1

funcsigs

1.0.2中

functools32

3.2.3-2

fusepy

2.0.4

期货

3.2.0

使惊讶

0.2.0

grpcio

1.12.1

h5py

2.8.0

horovod

0.15.0

html5lib

1.0.1

idna

2.6

ipaddress

1.0.22

ipython

5.7.0

ipython_genutils

0.2.0

jdcal

1.4

Jinja2

2.10

jmespath

0.9.3

jsonschema

2.6.0

jupyter-client

5.2.3

jupyter-core

4.4.0

Keras

2.2.4

Keras-Applications

1.0.6

Keras-Preprocessing

1.0.5

kiwisolver

1.0.1

linecache2

1.0.0

llvmlite

0.23.1

lxml

4.2.1

减价

3.0.1

MarkupSafe

1.0

matplotlib

2.2.2

使走调

0.8.3

mleap

0.8.1

模拟

2.0.0

msgpack

0.5.6

nbconvert

5.3.1

nbformat

4.4.0

鼻子

1.3.7

nose-exclude

0.5.0

numba

0.38.0 + 0. g2a2b772fc.dirty

numpy

1.14.3

olefile

0.45.1

openpyxl

2.5.3

熊猫

0.23.0

pandocfilters

1.4.2

paramiko

2.4.1

pathlib2

2.3.2

容易受骗的人

0.5.0

pbr

5.1.1

pexpect

4.5.0

pickleshare

0.7.4

枕头

5.1.0

皮普

10.0.1

厚度

3.11

prompt-toolkit

1.0.15

protobuf

3.6.1

psycopg2

2.7.5

ptyprocess

0.5.2

pyarrow

0.8.0

pyasn1

0.4.4

pycparser

2.18

Pygments

2.2.0

PyNaCl

1.3.0

pyOpenSSL

18.0.0

pyparsing

2.2.0

PySocks

1.6.8

Python

2.7.15

python-dateutil

2.7.3

pytz

2018.4

PyYAML

3.12

pyzmq

17.0.0

请求

2.18.4

s3transfer

0.1.13

scandir

1.7

scikit-learn

0.19.1

scipy

1.1.0

seaborn

0.8.1

setuptools

39.1.0

simplegeneric

0.8.1

singledispatch

3.4.0.3

六个

1.11.0

statsmodels

0.9.0

subprocess32

3.5.3

tensorboard

1.12.0

tensorboardX

1.4

tensorflow

1.12.0

termcolor

1.1.0

testpath

0.3.1

火炬

0.4.1

torchvision

0.2.1

龙卷风

正式

traceback2

1.4.0

traitlets

4.3.2

unittest2

1.1.0

urllib3

1.22

virtualenv

16.0.0

wcwidth

0.1.7

webencodings

0.5.1

Werkzeug

0.14.1

0.31.1

打包

1.10.11

wsgiref

0.1.2

此外,下面的火花包包括Python模块:

火花包

Python模块

版本

tensorframes

tensorframes

0.6.0-s_2.11

graphframes

graphframes

0.6.0-db3-spark2.4

spark-deep-learning

sparkdl

1.4.0-db2-spark2.4

R库

R库是相同的5.1 R在砖的运行时库

Java和Scala库(Scala 2.11集群)

除了Java和Scala库砖5.1运行时,砖运行时5.1毫升包含以下jar:

组ID

工件ID

版本

com.databricks

spark-deep-learning

1.4.0-db2-spark2.4

org.tensorframes

tensorframes

0.6.0-s_2.11

org.graphframes

graphframes_2.11

0.6.0-db3-spark2.4

org.tensorflow

libtensorflow

1.12.0

org.tensorflow

libtensorflow_jni

1.12.0

org.tensorflow

spark-tensorflow-connector_2.11

1.12.0

org.tensorflow

tensorflow

1.12.0

ml.dmlc

xgboost4j

0.81

ml.dmlc

xgboost4j-spark

0.81

ml.combust.mleap

mleap-databricks-runtime_2.11

0.13.0