Examples of using Tensorflow in German and their translations into English
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Fungiert als Abstraktionslayer on top von Tensorflow oder Theano.
TensorFlow und Keras erleichtern ihr den Einstieg in das komplexe Thema.
Wir setzen dazu auf das Machine Learning Framework TensorFlow.
Plattformen und Werkzeuge wie TensorFlow bieten auch die AI-Funktionen.
Keras- Eine Python-basierte Deep-Learning-Bibliothek, die auf TensorFlow läuft.
Den ersten Vortrag«Machine Learning with Neural Networks, TensorFlow and Keras» startete Christoph Pletz mit den Basics von Mehr….
Mit„Gluon" haben beide zusammen eine Open-Source Deep Learning Bibliothek entwickelt,die sehr ähnlich funktioniert wie TensorFlow.
Pytorch: Pytorch erlaubt eine ähnliche Funktionalität wie tensorflow mit einer besseren Integration in Python.
Auf diese Weise ließen sich internen Benchmarks zufolge aufNvidia-GPUs fünfmal schnellere Ergebnisse im Vergleich mit TensorFlow erzielen.
Auch Google bietet z. B. für sein Framework Tensorflow für neuronale Netze eine Python API, und auch in der Robotik wird PYTHON verwendet.
Das OpenVINO™-Toolkit arbeitet mit vortrainierten Modellen, die Caffe oder TensorFlow Formate verwenden.
Googles jüngste Vorabversion seiner Open Source Software TensorFlow Lite für Entwickler von maschinellem Lernen bedeutet eine aufregende Veränderung im Bereich der KI.
Weiterhin hat Google mit den Tensor Processing Units(TPUs) eigene Prozessorchips entwickelt,die speziell für den Einsatz mit TensorFlow abgestimmt sind.
Zudem ist TensorFlow die führende AI-Engine und für Entwickler die wichtigste AI-Plattform, mit welcher schon zahlreiche AI-Projekte umgesetzt wurden.
Das Schöne dabei ist, dass mehrere Software-Frameworks bereits existieren- TensorFlow von Google lässt sich 1:1 auf der Hardware einsetzen.
TensorFlow Lite repräsentiert die ersten begreifbaren Schritte auf dem Weg, AI-betriebene Geräte nicht nur zugänglich, sondern auch wegwerfbar zu machen.
Und höchstwahrscheinlich werden die Kunden auch ihre ML Software mit TensorFlow erstellen- dem eigens von Google entwickelten und betriebenen Coding-Framework.
TensorFlow stellt auch verschiedene andere neuronale Netzwerkarchitekturen zur Verfügung und sehr viele Funktionen und Features, die man auch für die Maschinenübersetzung verwenden könnte.
Das System soll im Betrieb auf KI-Frameworks wie Chainer, TensorFlow und Caffe, wie auch mit beschleunigten Datenbanken wie Kinetica nachweisbar klare Leistungssteigerungen bringen.
In Teil 2 dieses Blogs behandeln wir, wie man ein System baut, das für den Leistungsvergleich von GPU Deep Learning mit Ubuntu 18.04,NVIDIA GPU Cloud(NGC) und TensorFlow optimiert ist.
Die steigende Zahl frei verfügbarer Lösungen für maschinelles Lernen,wie etwa Googles TensorFlow, ermöglicht Software-Entwicklern ohne besonderes Wissen den Einsatz modernster Technik.
Optimierte KI-Ergebnisse LiCO beschleunigt Deep Learning(DL) und maschinelles Lernen(ML)mit integrierter Unterstützung für die meisten gängigen KI-Bibliotheken und -Frameworks, wie Tensorflow, MXNet und Caffe.
Unsere Speakers werden einige der prominentesten Werkzeuge vorstellen, wie Google TensorFlow, IBM Watson Developer Cloud, SAP Leonardo Machine Learning oder DeepLearning4J und MLlib auf Apache Spark.
In dieser dreiteiligen Blog-Serie diskutieren wir, wie man ein System aufbaut, bei dem der Schwerpunkt auf dem Benchmarking der GPU-Leistung für Deep Learning mit Ubuntu 18.04,NVIDIA GPU Cloud(NGC) und TensorFlow liegt.
LiCO bietet Workflows für sowohl IA als auch HPC undunterstützt unterschiedliche IA-Frameworks wie TensorFlow, Caffe, Neon und MXNet. So können Sie einen zentralen Cluster für verschiedene Workload-Anforderungen nutzen.
Industrielle VPU-Computer bieten verlässliche, langlebige Plattformen mit niedrigem Stromverbrauch für Objekt- und Gesichtserkennung, Zugriffsschutz undMachine Learning Anwendungen, die Google Tensorflow und Facebook Caffe Frameworks nutzen.
Das neue DDL-software-Adressen, und es sollte es möglich machen,zu laufen beliebten open-source-codes wie Tensorflow, Caffe, Fackel und Chainer über massive neuronale Netze und Daten-sets mit sehr hoher Leistung und Genauigkeit.
Bei Umsetzungen verfolgt DIL eine Open Source Strategie und hat unter anderem Expertise in der Anwendung folgender Tools und Frameworks:R, SciKit Learn, Tensorflow, Keras, Apache Spark, Apache Cassandra and Apache Hadoop.
Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorieund zwei unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks- Scikit-Learn und TensorFlow- verhilft Ihnen der Autor Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools fÃ1⁄4r das Entwickeln intelligenter Systeme.
Das Qualcomm® Neural Processing SDK für künstliche Intelligenz(KI) wurde entwickelt, um Entwicklern zu helfen, ein oder mehrere in Caffe/Caffe2,ONNX oder TensorFlow geschulte neuronale Netzwerkmodelle auf mobilen Snapdragon-Plattformen, unabhängig davon, ob es sich um die CPU, GPU oder den DSP handelt, auszuführen.