Tensorflowonspark安装

1.实验环境

Centos7+Python3.6+Java8+Hadoop2.6+Spark2.3+Tensorflow1.10.0

2.Tensorflow安装

最简单的方式：pip install tensorflow==1.9

测试tf，无异常说明安装成功

import tensorflow as tf

3.下载TensorflowOnSpark源码

git clone https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark.git

cd TensorFlowOnSpark

export TFoS_HOME=$(pwd)

下载成功后，你会得到类似上面的文件夹，tfspark.zip是我们生成的python库文件，之后提交Spark的时候用到，其就是把tensorflowonspark所有文件进行了打包，在TensorFlowOnSpark目录运行如下的命令进行打包(Keng4)

zip -r tfspark.zip tensorflowonspark/*

[root@master TensorFlowOnSpark]# ls

 examples LICENSE README.md scripts setup.cfg setup.py tensorflow tensorflowonspark tfspark.zip

4. 数据准备

我们以Fashion MNIST数据集为例，介绍生成TFRecrd的方法。

下面我们把数据集下载并保存到data/fashion目录下：

$ mkdir -p data/fashin

$ cd data/fashion

$ wget http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz

$ wget http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz

$ wget http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz

$ wget http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

$ cd ../..

5.Spark集群测试

1>转换MNIST数据文件

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \

 --master=local[*] \

${TFoS_HOME}/examples/mnist/mnist_data_setup.py \

--output examples/mnist/csv \

--format csv