What is the translation of " THE TENSORFLOW " in Korean?

• tensorflow

Examples of using The tensorflow in English and their translations into Korean

The TensorFlow Research Cloud.
TensorFlow 연구 클라우드에.

If you look at the TensorFlow documentation.
하지만 TensorFlow documentation을 보면.

The TensorFlow model repository continues to grow with an ever-widening set of models.
TensorFlow 모델 저장소는 계속해서 점점 확장하는 모델 세트를 통해 성장하고 있습니다.

In this case, I use the TensorFlow object detection API.
이제 본격적으로 Tensorflow Object Detection API를 설치해보도록 합시다.

Earlier this year, we announced TensorFlow 2.0 in alpha at the TensorFlow Dev Summit.
올해 초, TensorFlow Dev Summit에서 TensorFlow 2 알파 버전을 발표했습니다.

If you're interested in Cloud TPUs, TPU Pods, or the TensorFlow Research Cloud, you can sign up to learn more at g. co/tpusignup.
클라우드 TPU, TPU Pod 또는 TensorFlow 연구 조사 클라우드에 관심이 있으시면 g. co/tpusignup에 가입하여 더 자세히 알아보시기 바랍니다.

To do so, we can run Python's import statement and see if we can successfully import the Tensorflow library.
이렇게 하려면 Python의 import 문을 실행 하 고 TensorFlow 라이브러리를 성공적으로 가져올 수 있는지 확인할 수 있습니다.

For its implementation we use and customize the TensorFlow Neural Machine Translation Tutorial code.
이를 구현하기 위해 Google은 TensorFlow 인공 신경망 번역 가이드 코드를 사용 및 맞춤화합니다.

You can use the TensorFlow library do to numerical computations, which in itself doesn't seem all too special, but these computations are done with data flow graphs.
TensorFlow 라이브러리를 사용하여 수치 계산에 사용할 수 있으며, 그 자체로는 그리 특별해 보이지 않지만 이러한 계산은 데이터 흐름 그래프로 수행됩니다.

Expanded Framework Support- DeepLens now supports the TensorFlow and Caffe frameworks.
프레임워크 지원 확대 - 이제 DeepLens가 TensorFlow 및 Caffe 프레임워크를 지원합니다.

We hope the TensorFlow Research Cloud will allow as many researchers as possible to explore the frontier of machine learning research and extend it with new discoveries!
저희의 바람은 최대한 많은 연구자들이 TensorFlow Research Cloud를 통해 기계 학습 연구 조사의 최전선에서 신세계를 개척해 나가면서 새로운 발견을 통해 그 경계를 넓혀나가는 것입니다!

We're thrilled to see the pace of development in the TensorFlow community around the world.
저희는 전 세계 TensorFlow 커뮤니티에서 이루어지는 발전 속도에 전율을 느끼고 있습니다.

We shared major recent developments and highlighted some future directions, as well as discussed how you can become more involved in the TensorFlow community.
우리는 최근의 주요 개발 사항을 공유하고 몇 가지 미래 방향성을 강조한 것과 더불어, 개발자가 TensorFlow 커뮤니티에 더 적극적으로 참여할 수 있는 방법도 토론했습니다.

To try it out for yourself, download the prebuilt set of the TensorFlow Android demo applications and open up“TF Speech”.
직접 시험해 보려면 미리 빌드된 TensorFlow Android 데모 애플리케이션 세트를 다운로드하고 'TF Speech'를 열어 보시기 바랍니다.

Of course TPU is expensive hardware, but Google has also provided 1,000 free TPU devices to scientists conducting machine learning research as part of the TensorFlow Research Cloud(TFRC) program.
물론 TPU는 값비싼 하드웨어지만 구글은 TFRC(TensorFlow Research Cloud) 프로그램 일환으로 머신러닝 연구를 진행하는 과학자에게 TPU 기기 1,000대를 무료 제공하고 있기도 하다.

However, before we can use this data in the TensorFlow convolution and pooling functions, such as conv2d() and max_pool() we need to reshape the data as these functions take 4D data only.
그러나 TensorFlow 컨볼루션 및 풀링 함수예: conv2d() ( ) 및 max _ pool ( ) 에서 이 데이터 를 사용 하 기 전 에 이러 한 함수 가 4 D 데이터만 사용하므로 데이터를 다시 모양을 조정해야 합니다예제.

Special thanks to Rajat Monga, Andre Hentz, Andrew Selle, Sarah Sirajuddin, and Anitha Vijayakumar from the TensorFlow team; Robin Dua, Patrick McGregor, Andrei Broder, Andrew Tomkins and the Google Expander team.
Rajat Monga, Andre Hentz, Andrew Selle, Sarah Sirajuddin과 TensorFlow 팀의 Anitha Vijayakumar, 그리고 Robin Dua, Patrick McGregor, Andrei Broder, Andrew Tomkins과 같은 분들은 물론 Google Expander 팀에게도 감사의 인사를 전합니다.

Warnings like this one The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. means you should compile the JNI driver for your platform.
중간에 보이는 The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 라는 메시지는 tensorflow-gpu 소스 코드를 받아서 직접 컴파일하면 나타나지 않습니다.

On the TensorFlow installation webpage, you will see some of the most common ways and latest instructions to install TensorFlow using virtualenv, pip, Docker and lastly, there are also some of the other ways of installing TensorFlow on your personal computer.
TensorFlow 설치 웹 페이지에, 버추얼 엔프를 사용 하 여 TensorFlow를 설치 하는 가장 일반적인 방법 및 최신 지침 의 일부를 볼 수 있습니다., 핍, 도커 그리고 마지막으로, 또한 귀하의 개인 컴퓨터에 TensorFlow를 설치 하는 다른 방법 중 일부.

In September, the TensorFlow team presented two days of TensorFlow-related talks at the O'Reilly AI Conference in San Francisco covering topics including TensorFlow Lite, TensorFlow. js, TFX(Extended)& Hub, Distributed TensorFlow, and many more!
지난 9월, TensorFlow 팀은 샌프란시스코에서 TensorFlow Lite, TensorFlow. js, TFX (Extended) & Hub, Distributed TensorFlow 등을 비롯한 다양한 주제를 다룬 O'Reilly AI 컨퍼런스에서 TensorFlow 관련 강연을 이틀간 진행했습니다!

The Google Brain team created TensorFlow.
또한 Google Brain Team은 TensorFlow를 기반으로 Open Source화 했습니다.

The core of TensorFlow is written in C++.
TensorFlow의 핵심은 C++로 작성되었습니다.

TensorFlow For Everyone.
모두를 위한 TensorFlow, 모두를 위한.

Tensorflow official page.
Tensorflow 공식 홈페이지.

Tensorflow perhaps?
Tensorflow는 어떨까요?

TensorFlow, why was python the chosen language?
TensorFlow, 왜 파이썬이 선택된 언어입니까?

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Getting Started with TensorFlow.
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TensorFlow 1.0 is here.
TensorFlow 1 이 발표되었습니다.

Inference to produce the mask runs on the phone using TensorFlow Mobile.
마스크 생성을 위한 추론은 TensorFlow Mobile을 사용하여 휴대폰에서 실행됩니다.