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Deep Learning Frameworks von

Examples with "Deep Learning Frameworks von" and their translation in Frans

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AWS Inferentia unterstützt die Deep Learning Frameworks von TensorFlow, Apache MXNet und PyTorch sowie Modelle, die das ONNX-Format nutzen.
AWS Inferentia prendra en charge les frameworks de deep learning TensorFlow, Apache MXNet et PyTorch, ainsi que les modèles utilisant le format ONNX.

Andere resultaten

MATLAB unterstützt die Interoperabilität mit Open-Source-Deep-Learning-Frameworks mithilfe von ONNX-Import- und -Exportfähigkeiten.
MATLAB supporte l'interopérabilité avec les environnements Deep Learning en open source à l'aide des fonctionnalités d'importation et d'exportation ONNX.
NGC bietet Container mit TensorFlow, PyTorch, MXNet und weiteren Deep-Learning-Frameworks, die von NVIDIA optimiert, getestet und zertifiziert wurden. Sie lassen sich zuverlässig auf den neuesten NVIDIA-Grafikprozessoren der teilnehmender Cloud-Anbieter ausführen.
Cette plateforme inclut des frameworks Deep Learning conteneurisés comme TensorFlow, PyTorch ou MXNet qui ont été optmisés, testés et certifiés par NVIDIA pour être exécutés sur les GPU les plus récents avec les fournisseurs éligibles de services Cloud.
AWS DL-Container werden ständig mit den neuesten Deep-Learning-Frameworks und -Bibliotheken aktualisiert.
Les conteneurs AWS DL sont mis à jour en permanence avec les derniers frameworks et bibliothèques de deep learning.
Apache MXNet ist ein schnelles, skalierbares Deep-Learning-Framework für Training und Inferenz.
Apache MXNet est un framework rapide et évolutif pour l'entraînement et les inférences Deep Learning.
Zudem können Sie Deep-Learning-Frameworks wie Apache MXNet mit Ihren Sparks-Anwendungen verwenden.
De plus, vous pouvez utiliser les frameworks d'apprentissage profond comme Apache MXNet avec vos applications Spark.
Importieren Sie ONNX-Modelle, um die Interoperabilität mit anderen Deep-Learning-Frameworks zu nutzen.
Importez des modèles ONNX pour assurer l'interopérabilité avec d'autres environnements de Deep Learning.
AWS-Entwickler können jedes Deep-Learning-Framework einschließlich TensorFlow und Caffe ausführen.
Les développeurs AWS peuvent exécuter tous les frameworks d'apprentissage profond, notamment TensorFlow et Caffe.
Wählen Sie auf einfache Art die Technologie und das Deep Learning-Framework aus, das dem Szenario und Ihren Fähigkeiten mit einer offenen Plattform entspricht.
Choisissez facilement la technologie et l'infrastructure d'apprentissage profond adaptées à votre scénario et à vos compétences avec une plateforme ouverte.
Sie haben damit kostenlos Zugriff auf einen umfassenden Katalog vollständig integrierter und optimierter Container für Deep-Learning-Frameworks.
L'enregistrement vous donne accès gratuitement à un catalogue complet de conteneurs logiciels entièrement intégrés et optimisés pour le Deep Learning.
Die meisten Deep-Learning-Frameworks erfordern, dass die Entwickler Modelle und Algorithmen vorab mithilfe eines langen, komplexen Codes, der schwierig zu ändern ist, definieren.
Pour la plupart des infrastructures d'apprentissage profond, les développeurs doivent définir initialement des modèles et des algorithmes à l'aide d'un code long et complexe, difficile à modifier.
Laden Sie unsere plattformübergreifende Erweiterung herunter, die Deep Learning-Frameworks wie Microsoft Cognitive Toolkit, Google TensorFlow, Keras und viele weitere umfasst.
Téléchargez notre extension multiplateforme prenant en charge les infrastructures d'apprentissage approfondi comme Microsoft Cognitive Toolkit, Google TensorFlow, Keras, entre autres.
IBM Lösungen bieten umfassende KI-Softwareplattformen sowie quelloffene und branchenspezifische Deep-Learning-Frameworks für schnelleres Training, schnelleren Zugriff und schnellere Einblicke.
Les solutions IBM offrent des plateformes logicielles complètes d'intelligence artificielle, ainsi que des cadres d'apprentissage en profondeur open source et sectoriels pour une formation, un accès et des connaissances plus rapidement disponibles.
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