TensorFlow™ 可讓開發人員在雲端輕鬆快速地開始使用深度學習。這個架構在業界受到廣泛的支援，已成為深度學習研究和應用程式開發的熱門選擇，特別是在電腦視覺、自然語言理解和語音翻譯等領域。
Amazon SageMaker 是一個大規模建立、訓練和部署機器學習模型的平台，您可以透過該平台的全受管 TensorFlow 體驗開始使用 AWS。或者，您也可以使用 AWS 深度學習 AMI 建立自訂環境和 TensorFlow 工作流程以及其他常用架構，包括 Apache MXNet 、PyTorch、Caffe、Caffe2、Chainer、Gluon、Keras 及 Microsoft Cognitive Toolkit。
雲端中有 88% 的 TensorFlow 專案都在 AWS 上執行。
在這份報告中，Nucleus Research 說明深度學習從業人員
選擇使用 AWS 進行深度學習，而不是其他雲端供應商的五個原因。
優勢
視覺化
TensorFlow 隨附一整套視覺化工具，可讓您輕鬆理解、除錯和最佳化應用程式。支援各種樣式 –從影像和音訊到柱狀圖和圖表 – 您可以快速和輕鬆地訓練大量深度神經網路。
行動開發
TensorFlow Mobile 具備減少的程式碼數量和數學工具，可促進更小的模型大小。TensorFlow Mobile 非常適合 Android，同時也是網路存取不穩定或費用高昂情況下的理想選擇。
文件
使用 TensorFlow，您可以存取可協助加快您 AI 開發速度的大量文件和教學課程。TensorFlow 還擁有非常活躍的大型使用者社群，他們會定期在 GitHub 上貢獻程式碼和解決問題。
使用 AWS 上的 TensorFlow 客戶
適用於機器學習的 Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是全受管服務，可讓開發人員和資料科學家輕鬆快速地建立、訓練及部署任何規模的機器學習模型。Amazon SageMaker 掃除一切可能會阻礙開發人員使用機器學習的障礙。
