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。
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
用于 Machine Learning 的 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。
