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 Machine Learning 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程,从而使用 TensorFlow 和其他常见的框架,包括 Apache MXNet、PyTorch、Caffe、Caffe2、Chainer、Gluon、Keras 以及 Microsoft Cognitive Toolkit。

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 随附一整套可视化工具,有助于轻松了解、调试和优化应用程序。该工具支持各种样式(从图像和音频到直方图和图形),可帮助您快速轻松地训练大规模深度神经网络。

移动开发

TensorFlow Mobile 减少了代码占用的空间,并提供有助于降低模型大小的数学工具。TensorFlow Mobile 适用于 Android 设备,也是网络访问不稳定或费用高昂的情况的理想之选。

文档

有了 TensorFlow,您可以访问多种有助于加速 AI 开发的文档和教程。TensorFlow 还有一个非常活跃的大型用户社区,这些用户会定期提供代码并解决与 GitHub 有关的问题。

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。
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Cox Automotive
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用于 Machine Learning 的 Amazon SageMaker

详细了解 Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助开发人员和数据科学家快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习模型。Amazon SageMaker 消除了通常会阻碍开发人员使用 Machine Learning 的所有障碍。 

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