Flink ML支持TensorFlow。TensorFlow的一大优势是其静态运算图能够导出成GraphDef或者SavedModel格式,然后用别的语言(如C++或Java)加载,这常用于一些工业场景,也可以配合其他部署工具使用,比如tensorflow serving。Flink对TensorFlow提供了支持,使得流式计算框架能够与TensorFlow结合使用。
Flink ML 通过特定的项目支持TensorFlow,以实现机器学习算子。具体来说:
综上所述,Flink ML 生态系统确实支持 TensorFlow,这使得 Flink 能够更好地服务于需要利用 TensorFlow 进行机器学习任务的用户和开发者。通过这些项目和模块,Flink 用户可以享受到 Flink 流处理能力与 TensorFlow 机器学习能力的结合,从而在大数据场景下实现高效的机器学习解决方案。
Apache Flink是一个流批统一的大数据处理引擎,Flink ML是其机器学习库。截至我最后的知识更新时间(2023年),Apache Flink本身并没有直接集成TensorFlow作为其机器学习组件。不过,用户可以通过自定义算子等方式间接地将TensorFlow计算嵌入到Flink的数据流处理中。最新的Flink版本或社区可能已经发展出更紧密的集成方案,请查阅最新文档以获取准确信息。
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