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Auto-diff frameworks for deep-learning training
Examples with "Auto-diff frameworks for deep-learning training" and their translation in Duits
Strong knowledge of working with Auto-diff frameworks for deep-learning training (Tensorflow/Pytorch/Caffe).
Fundierte Kenntnisse im Umgang mit Auto-Diff-Frameworks im Bereich Deep Learning (Tensorflow, Pytorch, Caffe).
Andere resultaten
Apache MXNet is a fast, scalable training and inference deep learning framework.
Apache MXNet ist ein schnelles, skalierbares Deep-Learning-Framework für Training und Inferenz.
It's compatible with many industry-standard deep learning frameworks for both training and inference, including Caffe, Theano, and Torch.
Sie ist mit vielen Deep-Learning-Frameworks für Training und Schlussfolgerungen nach Industriestandard kompatibel, darunter Caffe, Theano, und Torch.
Training models is quick and easy, using a set of built-in high-performance algorithms, pre-built deep learning frameworks, or using your own framework.
Das Trainieren von Modellen ist schnell und einfach. Sie können den Satz an eingebauten leistungsfähigen Algorithmen, vorgebauten Deep Learning-Frameworks oder Ihr eigenes Framework verwenden.
Amazon SageMaker also gives us easier access to other popular deep-learning frameworks, while managing the infrastructure for authoring, training and serving our models.
Amazon SageMaker ermöglicht uns außerdem einen leichteren Zugang zu anderen gängigen Systemen für Deep Learning und unterstützt uns gleichzeitig bei der Verwaltung der Infrastruktur für die Erstellung, Schulung und Bereitstellung unserer Modelle.
IBM solutions provide complete AI software platforms, as well as open-source and industry specific deep learning frameworks for faster training, access and insights.
IBM Lösungen bieten umfassende KI-Softwareplattformen sowie quelloffene und branchenspezifische Deep-Learning-Frameworks für schnelleres Training, schnelleren Zugriff und schnellere Einblicke.
Ideal for production-scale training and inference, its world-leading performance accelerates the most popular deep learning frameworks and over 550 high performance computing (HPC) applications.
NVIDIA-Deep-Learning-Lösungen eignen sich ideal für Training und Inferenz auf Produktionsniveau. Ihre weltweit führende Leistung beschleunigt die gängigsten Deep-Learning-Frameworks sowie über 550 High herunterladen
DGX delivers 3X faster training speed than other GPU-based systems by using the NVIDIA GPU Cloud Deep Learning Stack with optimized versions of today's most popular frameworks.
DGX-1 ermöglicht ein viermal schnelleres Training als andere GPU-basierte Systeme. Hierfür wird die NVIDIA DGX-Zusatzsoftware mit optimierten Versionen der beliebtesten Frameworks von heute eingesetzt.
For developers looking to scale their TensorFlow training to multiple NVIDIA GPUs, the Deep Learning AMIs come with the Horovod distributed training framework.
Für Entwickler, die ihr TensorFlow-Training von einer einzelnen GPU auf mehrere GPUs skalieren möchten, sind die AMIs mit Horovod, einem beliebten Open-Source-Framework für verteilte Schulungen, vollständig konfiguriert.
DGX-1 delivers 4X faster training than other GPU-based systems by using the NVIDIA GPU Cloud Deep Learning Stack with optimized versions of today's most popular frameworks.
Hierfür wird die Deep-Learning-Zusatzsoftware der NVIDIA GPU Cloud mit optimierten Versionen der beliebtesten Frameworks von heute eingesetzt.
The AWS Deep Learning AMIs for Ubuntu and Amazon Linux now come pre-installed and fully configured with Horovod, the popular open source distributed training framework to scale TensorFlow training on multiple GPUs.
Die AWS Deep Learning AMIs werden mit einer vor-erstellten verbesserten Version von TensorFlow geliefert, die in eine optimierte Version des verteilten Horovod-Trainingsrahmens integriert ist, um diese Skalierbarkeit zu gewährleisten.
The AMIs also include TensorBoard 1.7 to help you visualize and debug your model training, and TensorFlow Serving 1.6 to quickly prototype an inference endpoint for your trained models. Latest in deep learning frameworks
Zudem enthält diese Version auch TensorBoard 1.7, mit dem Sie Ihre Modellschulung visualisieren und debuggen können sowie TensorFlow Serving 1.6, um schnell einen Inferenzendpunkt für Ihre geschulten Modelle zu erstellen.
Computer Vision Toolbox provides training frameworks to create deep learning-based object detectors using R-CNN (regions with CNN), Fast R-CNN, and Faster R-CNN.
Die Computer Vision Toolbox bietet Trainings-Frameworks für die Erstellung von Deep Learning-basierten Objektdetektoren mit R-CNN (Regions with CNN), Fast R-CNN und Faster R-CNN.
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