TENSORFLOW 日语是什么意思 - 日语翻译

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在 中文 中使用 Tensorflow 的示例及其翻译为 日语

Tensorflow可以办到这些。
TensorFlowは、それを可能に。

才是TensorFlow发挥它力量的地方。
その際に威力を発揮するのがTensorFlowです。

现在，您可以在虚拟环境中安装TensorFlow。
これで、仮想環境にTensorFlowをインストールできます。

TensorFlow的主要编程语言是Python。
TensorFlowの主要なプログラミング言語はPythonです。

XLA是一种能够优化TensorFlow计算的编译器。
XLAはTensorFlowの計算を最適化するコンパイラです。

与TensorFlow一样，Caffe也是由C++开….
OCaffeｍのように、TensorFlowは、C++で書かれたコ。

如果您正在修改TensorFlow的源代码或文档，请阅读该指南。
TensorFlowのソースコードまたはドキュメントを変更する場合は、このガイドをご覧ください。

TensorFlow在自然语言处理中占有重要的一席之地。
シソーラスは、自然言語処理の分野で、重要な分野に位置づけされています。

本课程适用于寻求将TensorFlow用于图像识别的工程师.
このコースは、画像認識の目的のためにTensorFlowを利用することを求めるエンジニアを対象としてい。

TensorFlow如何在全球范围内驱动科技发展.
TensorFlowはどのようにして世界中のテクノロジーを活気づけているのか。

IBMCloud上的Kubernetes集群可以运行TensorFlow。
IBMCloud上のKubernetesクラスターで、TensorFlowを実行することができます。

TensorFlow现在已经成为GitHub上最受欢迎的机器学习项目。
TensorFlowは、今やGitHubで最も人気の高い機械学習プロジェクトになっています。

放射专家使用TensorFlow在医学扫描成像中识别柏金森病的迹象；.
放射線医たちは、医療用スキャナの画像からパーキンソン病の兆候を見つけるためにTensorFlowを使っています。

现在，TensorFlow已经成为了GitHub上最受欢迎的机器学习项目。
TensorFlowは、今やGitHubで最も人気の高い機械学習プロジェクトになっています。

接下来，让我们使用TensorFlow的图像识别API来更熟悉TensorFlow。
次に、TensorFlowの画像認識APIを使用して、TensorFlowをさらに理解しましょう。

借助TensorFlow，初学者和专家可以轻松地创建机器学习模型。
TensorFlowを利用すると、エキスパートはもちろん初心者でも機械学習モデルを簡単に作成できます。

由于能够自由地穿插Python和TensorFlow代码，您能够充分利用Python的表现力。
PythonとTensorFlowのコードを自由に点在させることができるので、Pythonの表現力の高さを存分に活用できます。

TensorFlow有很多用于训练的优化算法。
TensorFlowには、訓練に使える最適化アルゴリズム(optimizationalgorithms)がたくさんあります。

在CPU架构上，TensorFlow使用矢量处理扩展来加速线性代数。
CPUアーキテクチャー上では、TensorFlowは線形代数を加速化するために、ベクトル処理の拡張機構を使用します。

使用TensorFlow的一个主要优势是，它拥有模块化、可扩展、灵活的设计。
TensorFlowを使用する大きな利点は、その設計がモジュール式であり、拡張性と柔軟性を併せ持っていることです。

此安装方法不会在包含的环境中隔离TensorFlow，并且可能会干扰其他Python安装或库。
このインストール方法は、含まれる環境でTensorFlowを分離せず、他のPythonインストールまたはライブラリに干渉する可能性があります。

TensorFlow的DatasetAPI可处理在向模型加载数据时遇到的许多常见情况。
TensorFlowのDatasetAPIはデータのモデルへのロードについて、多くの一般的なケースを扱います。

这种安装方法不能在封闭的环境中隔离TensorFlow，并且可能会干扰其他Python安装或库。
このインストール方法は、含まれる環境でTensorFlowを分離せず、他のPythonインストールまたはライブラリに干渉する可能性があります。

TensorFlow简化了在一组计算机上分配神经网络的任务，将它们变成一个大脑。
TensorFlowは、ニューラルネットワークを多数のコンピュータに分散させる作業を簡素化し、それらを1つの大きな頭脳に変えました。

要开始使用集成TensorFlow的Kaldi，请查看Kaldi代码库，另请参阅运行TensorFlow的Kaldi设置示例。
TensorFlowでKaldiを使い始めるには、Kaldirepoをチェックし、TensorFlowで実行しているKaldiセットアップの例をご覧ください。

TensorFlow还拥有巨大而非常活跃的用户社区，用户经常在GitHub上提供代码和解决问题。
TensorFlowには大規模で非常にアクティブなユーザーのコミュニティもあり、ユーザーは定期的にGitHubでコードを提供し、問題を解決しています。

记忆网络的开源代码实现包括Facebook的Torch/Matlab、YerevaNN的Theano，以及TaehoonKim的TensorFlow。
MemoryNetworksのオープンソース実装には、Facebookの実装（Torch/Matlab）、YerevaNNの実装（Theano）、KimTaehoonの実装（TensorFlow）などがあります。

我们利用TensorFlow图像识别教程下载经过预训练的Inception-v3模型。
TensorFlowのイメージ認識チュートリアルを活用して、事前トレーニング済みのInception-v3モデルをダウンロードします。

此外，运行TensorFlow的平台还增加了CloudTPUs，上个月他们发布了其Beta版本。
TensorFlowを実行できるプラットフォームはさらに増加し、先月ベータ版がリリースされたCloudTPUが加わりました。

如你所知，TensorFlow已经支持通过TensorFlowMobileAPI在移动端和嵌入端部署模型。
ご存じのように、TensorFlowはすでに、TensorFlowMobileAPIを通じてモデルのモバイルおよび組み込み展開をサポートしています。