如何用 Spark 深度整合 Tensorflow 實現文字分類
這篇文章會分成以下 7 個部分：
- 開發環境準備
- PySpark 基礎：基於 Dataframe 的 wordcount 實現
- PySpark MLlib 基礎-自動化特徵工程
- Tensorflow 基礎：Tensorflow 的編碼套路
- 深度學習與 NLP 基礎：如何用深度學習完成 NLP 相關工作
- Spark 和 Tensorflow 整合：如何深度整合 Spark 和 Tensorflow
- 一個完整應用案例 ：利用卷積網路做文字分類
通過本場 Chat，讀者可以入門 PySpark, Spark MLlib, Tensorflow 的使用，以及深度學習和 NLP 的結合。對於架構師，還能學習到如何實現 Spark 和 Tensorflow 的互通，形成完整的 Pipeline。 這篇文章也是我前一段時間的工作總結，我 fork 了 databricks 公司的一個專案並且做了增強（
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作者： Shivam Bansal 翻譯：申利彬校對：丁楠雅本文約2300字，建議