第3部分：图像分类中的迁移学习
bigdl是基于apache spark的分布式深度学习框架，借助现有的spark集群来运行深度学习计算，并简化存储在hadoop中的大数据集的数据加载。
1、丰富的深度学习支持。模拟torch之后，bigdl为深入学习提供全面支持，包括数字计算（通过tensor）和高级神经网络 ; 此外，用户可以使用bigdl将预先训练好的caffe或torch模型加载到spark程序中。
2、极高的性能。为了实现高性能，bigdl在每个spark任务中使用英特尔mkl和多线程编程。因此，在单节点xeon（即与主流gpu 相当）上，它比开箱即用开源caffe，torch或tensorflow快了数量级。
3、有效地横向扩展。bigdl可以通过利用apache spark（快速分布式数据处理框架），以及高效实施同步sgd和全面减少spark的通信，从而有效地扩展到“大数据规模”上的数据分析
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