TensorFlow 用于深度学习

简化 AWS 上的深度学习

TensorFlow 是研究和开发人员使用的众多深度学习框架之一,它可通过机器学习优化其应用程序。AWS 提供大量 TensorFlow 支持,使客户能够在计算机视觉、自然语言处理、语音转换等方面开发与处理自己的模型。

您可以通过 Amazon SageMaker 在 AWS 上开始使用 TensorFlow,前者是一项完全托管的机器学习服务,可对大规模构建、训练和部署 TensorFlow 模型进行简化,使其更经济高效。如果您更倾向于自己管理基础设施,那么您可以使用 AWS Deep Learning AMIsAWS Deep Learning Containers,它们从源构建,使用最新版本 TensorFlow 进行性能优化,可快速部署自定义机器学习环境。

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。

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。

客户评价

Aerobotics 徽标

Aerobotics 是一家南非的农业科技初创公司,通过 Aeroview 平台为农民提供数据和智能,该平台利用机器学习从无人机影像中提取数据。使用 Amazon SageMaker 和 TensorFlow,Aerobotics 可以将每个样本的训练速度提高 24 倍。

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Fannie Mae 徽标

Fannie Mae 将 Amazon SageMaker 和 TensorFlow 用于其住宅评估模型,以生成准确的不动产估价,从而帮助降低抵押贷款风险。

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Mobileeye 徽标

Mobileye 是一家隶属于 Intel 的公司,他们使用 TensorFlow 和 Amazon SageMaker 开发与提供驾驶辅助和自动驾驶车辆解决方案。借助 Amazon SageMake 管道模型,数据会通过 TensorFlow 数据集 API 从 Amazon S3 流式传输到训练实例,以允许多个训练实例从相同的解耦训练数据中提取数据。

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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。
babylon 徽标
Georgia-Pacific 徽标
GoDaddy 徽标
西门子徽标
Propeller 徽标
Wix 徽标
zalando 徽标
Browsi 徽标
BTG 徽标
Cox Automotive
Thomson reuters 徽标
edmunds.com 徽标
GoodData 徽标
grammarly 徽标
Expedia 徽标
hudl 徽标
Idexx 徽标
intuit 徽标
Tradelegs 徽标
Matrix 徽标
Pinterest 徽标

博客和文章

博客:在 Amazon SageMaker 中构建自定义推荐系统
2020 年 8 月
作者:Ray Li

博客:在基于 AWS Inferentia 的 Amazon EC2 Inf1 实例上部署 Tensorflow Openpose
2020 年 7 月
作者:Fabio Nonato de Paula 和 Haichen Li

博客:在 Amazon SageMaker 上使用 TensorFlow 训练 ALBERT 以用于自然语言处理
2020 年 5 月
作者:Jared Nielsen、Aditya Bindal 和 Derya Cavdar

博客:关于 Amazon SageMaker 上的 TensorFlow 和 Horovod 分布式训练的快速指南
2020 年 1 月
作者:Shashank Prasanna

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了解如何开始使用 AWS 上的 PyTorch

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