TensorFlow on AWS

在云中进行深度学习轻而易举。

TensorFlow™ 让开发人员能够快速轻松地在云中开始使用深度学习。这一框架已在业界得到广泛支持,成为深度学习研究和应用程序开发的热门选择,尤其在计算机视觉、自然语言理解和语言转换等领域。

您可以在 AWS 上开始体验完全托管的 TensorFlow 和 Amazon SageMaker,后者是一个可大规模构建、训练和部署机器学习模型的平台。您还能使用 AWS Deep Learning AMI 来构建自定义环境和工作流,从而使用 TensorFlow 或其他常见的框架,例如 Apache MXNet 和 Gluon、Caffe、Caffe2、Chainer、Torch、Keras 以及微软认知工具包。

云中有 88% 的 TensorFlow 项目都在 AWS 上运行。

在本报告中,Nucleus Research 揭示了深度学习实践者
选择 AWS 而非其他云提供商进行深度学习的五大原因。

TensorFlow

优势

可视化

TensorFlow 配备一整套可视化工具,让您可以轻松地了解、调试和优化应用程序。支持从图像和音频到直方图和图表等多种方式,您可以快速轻松地训练大量深度神经网络。

移动开发

TensorFlow Mobile 具备较小的代码占用空间和数学工具,可以减小模型尺寸。TensorFlow Mobile 支持 Android,也适用于网络访问不稳定或昂贵的情况。

文档

借助 TensorFlow,您可以访问大量文档和教程,帮助您加快 AI 开发。TensorFlow 还拥有巨大而非常活跃的用户社区,用户经常在 GitHub 上提供代码和解决问题。

使用 TensorFlow on AWS 的客户

许多组织都享受到了 TensorFlow on AWS 的易用性和灵活性。
Zocdoc
Edmunds
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matrix-analytics
Zendesk

用于机器学习的 Amazon SageMaker

详细了解 Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,使开发人员和数据科学家能够快速轻松地以任何规模构建、训练和部署机器学习模型。Amazon SageMaker 消除了通常会阻碍开发人员使用机器学习的所有障碍。 

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