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TensorFlow models
Amazon SageMaker ermöglicht uns die Entwicklung unserer TensorFlow-Modelle in einer dezentralisierten Trainingsumgebung.
Amazon SageMaker makes it possible for us to develop our TensorFlow models in a distributed training environment.
Sie können außerdem scikit-learn-, XGBoost-, Keras- und TensorFlow-Modelle importieren, die woanders trainiert wurden, und so vollständig verwaltetes Echtzeitvorhersage-Hosting realisieren. Ein Docker-Container ist nicht erforderlich.
You can also import scikit-learn, XGBoost, Keras, and TensorFlow models that have been trained anywhere for fully-managed, real-time prediction hosting - no Docker container required.
Nun könnt ihr eure Keras- oder Tensorflow-Modelle laden und viel schneller ausführen.
Now you can load your Keras or Tensorflow models and run them much faster.
Weitere Informationen zum Bereitstellen von Modellen auf AI Platform finden Sie unter TensorFlow-Modelle bereitstellen.
TensorQuant erlaubt die automatische Simulation von gegebenen TensorFlow-Modellen mit beliebigen Zahldarstellungenen einzelner Tensor-Operationen.
TensorQuant allows the automatic simulation of given TensorFlow models with any number representations of individual tensor operations.
Anschließend wurde ein Tensorflow-Modell trainiert, um diesen gelabelten Zeichnungen Pattern in realen Bildern zuzuordnen.
Subsequently, a tensorflow model was trained to assign these labelled drawings to patterns in real images.
Das Thema meines Vortrags ist die Integration von trainierten TensorFlow Modellen in Java Enterprise Umgebungen.
The topic of my presentation will be the integration of trained Tensorflow Models into a Java Enterprise Environment.
Für TensorFlow-Integrationen wird Hochverfügbarkeit und Lastverteilung erreicht, indem mehrere TensorFlow-Modell-Server je Server-Workload konfiguriert oder bereitgestellt werden.
Wir haben eine Reihe von Python-Bibliotheken entwickelt, die in der Lage sind, Tensorflow- Modelle zu nehmen, diese zu verarbeiten und ein Modell in Keras zu erstellen.
We have developed a set of Python libraries which are able to take Tensorflow models, process those and produce a model in Keras.
Weitere Informationen zur Ausführung von TensorFlow-Modellen mithilfe von Amazon Elastic Inference finden Sie in diesem Blog-Eintrag.
Außerdem wird anhand eines TensorFlow-Modells erklärt, wie Sie Modelle in großem Umfang trainieren und mit Cloud Machine Learning Engine effektive Vorhersagen treffen können.
Given a TensorFlow model, we explain how to scale out the training of that model and offer high-performance predictions using Cloud Machine Learning Engine.
Weitere Informationen zur Ausführung von TensorFlow-Modellen mithilfe von Amazon Elastic Inference finden Sie in diesem Blog-Eintrag.
For more information about Amazon Elastic Inference, see the service detail page. Blog
In diesem Lab trainieren Sie ein TensorFlow-Modell und stellen es mit Cloud ML Engine für Vorhersagen bereit.
In this lab you train and deploy a TensorFlow model to Cloud ML Engine for serving (prediction).
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