TENSORFLOW Meaning in Japanese - translations and usage examples

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Examples of using Tensorflow in English and their translations into Japanese

TensorFlow.
Tensorflowテンサーフロー。

Official TensorFlow website.
TensorFlowの公式サイトWEB。

Tensorflow not found in pip.
PipでTensorFlowが見つかりません。

Authors of Keras and TensorFlow.
実装はKerasとTensorflowだった。

TensorFlow not found using pip.
PipでTensorFlowが見つかりません。

Keras is included with TensorFlow.
KerasはTensorFlowに含まれています。

TensorFlow has a lot of features.
TensorFlowは多くの優れた特徴を持ちます。

Deep learning: handwritten numeral recognition exercise using TensorFlow.
ディープラーニング（TensorFlowで手書き数字認識演習）。

TensorFlow, is based on open-source.
TensorFlowはオープンソースで公開さ。

Similarly, you could build a Theano and TensorFlow function directly.
同様に，TheanoやTensorFlowのfunctionを直接利用することもできます．。

TensorFlow is a deep learning framework created in 2015 by Google.
TensorFlowはGoogleが2015年に開発した機械学習ライブラリです。

One of the biggest features of TensorFlow is the ability to build a neural network.
TensorFlowの最大の特徴は、ニューラルネットワークの構築を行うことができること。

TensorFlow is now the most popular machine learning project on GitHub.
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。

This can be achieved by using TensorFlow device scopes. Here is a quick example:.
これはTensorFlowのデバイススコープを使用することで実現できます．簡単な例は次の通りです：。

TensorFlow has many optimization algorithms available for training.
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。

This tutorial shows these APIs and is structured like many other TensorFlow programs:.
このチュートリアルは、多くのTensorFlowのプログラムと同様に下記のように構成されています。

Internally, TensorFlow represents tensors as n-dimensional arrays of base datatypes.
内部的には、TensorFlowはテンソルを基本データ型のn-次元配列として表現します。

XIA(Accelerated Linear Algebra) is a domain-specific compiler for linear algebra that optimizes TensorFlow computations.
XLA（AcceleratedLinearAlgebra）は、TensorFlowの計算を最適化する、線形代数のためのドメイン固有のコンパイラです。

You mentioned that TensorFlow offers different API styles for beginners and experts.
TensorFlowは、初心者や専門家のためのさまざまなAPIスタイルを提供しているとお伝えしました。

The code, pretrained models, and hyperparameters used in our paper are also available in both Tensorflow and PyTorch on GitHub.
私たちの論文で使用されているコード、事前学習モデル、そしてハイパーパラメータは、GitHubのTensorflowとPyTorchの両方で利用可能です。

IBM adds support for Google's Tensorflow to its PowerAI machine learning framework.
IBMは、GoogleのTensorflowのPowerAIマシン学習フレームワークへのサポートを追加。

TensorFlow is an open-source symbolic tensor manipulation framework developed by Google.
TensorFlowはGoogle,Inc.により開発されたオープンソースで，テンソルをシンボリックに操作ができるフレームワークです．。

It is implemented in the Unity 3D engine and TensorFlow, and published under the ACM Transactions on Graphics/ SIGGRAPH 2018.
これはUnity3DエンジンとTensorFlowで実装され、ACMTransactionsonGraphics/SIGGRAPH2018で公開されています。

TensorFlow also has a large and extremely active community of users who regularly contribute code and resolve issues on GitHub.
また、TensorFlowには、定期的にコードを提出し、GitHubの問題を解決するユーザーが非常に活発に活動しているコミュニティもあります。

In this lab you will learn how to use Google Cloud Machine Learning and TensorFlow to develop and evaluate prediction models using machine learning.
このラボでは、GoogleCloudMachineLearningとTensorFlowを使用して、機械学習を使用する予測モデルを作成および評価する方法について学びます。

Besides, TensorFlow can perform distributed learning to work in any environment such as iOS and Android.
また、TensorFlowはiOSやAndroidなど、どんな環境でも動作するようにするために分散学習が行えます。

TensorFlow also has a large and extremely active community of users who regularly contribute code and resolve issues on GitHub.
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。

Tensorflow was by far the most popular with more than five times the number of contributors of the second most popular project, scikit-learn.
TensorFlowが最も人気があり、2番目に人気のプロジェクトであるscikit-learnの5倍のコントリビュータが存在しています。

Eager execution makes TensorFlow evaluate operations immediately, returning concrete values instead of creating a computational graph that is executed later.
TensorFlowは既定でEagerExecutionを使って演算結果を即時に評価し、後で実行される計算グラフを構築する代わりに具体的な値を返します。

With this announcement, TensorFlow Lite is made available as a developer preview, and TensorFlow Mobile is still there to support production apps.
この発表により、TensorFlowLiteは開発者のプレビューとして利用可能になり、TensorFlowMobileはまだプロダクションアプリをサポートします。