Examples of using Tensorflow in English and their translations into Korean
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Colloquial
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Programming
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Computer
And we had this last video focusing on TensorFlow.
Determine and install an AI platform such as Tensorflow.
텐서플로, 카페와 같은 딥러닝 플랫폼을 정하고 포팅한다.TensorFlow: Powerful Predictive Analytics with TensorFlow.
브랜드명 상품명 Tensorflow: Powerful Predictive Analytics with Ten.XIA(Accelerated Linear Algebra) is a domain-specific compiler for linear algebra that optimizes TensorFlow computations.
XLA(Accelerated Linear Algebra)는 TensorFlow 계산을 최적화하는 선형 대수학을 위한 도메인별 컴파일러입니다.Using TensorFlow, we have already seen great advancements in many different fields.
TensorFlow를 사용하여 저희는 이미 다양한 여러 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다.Use familiar frameworks like PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn, or the open and interoperable ONNX format.
PyTorch, TensorFlow 및 scikit-learn 같은 친숙한 프레임워크나 상호 운용 가능한 개방형 ONNX 형식을 사용합니다.It's more flexible: TensorFlow 1.0 introduces a high-level API for TensorFlow, with tf. layers, tf. metrics, and tf. losses modules.
더욱 향상된 유연성: TensorFlow 1.0에는 TensorFlow를 위한 높은 수준의 API와 tf. layers, tf. metrics 및 tf. losses 모듈을 도입합니다.For production deployment of those TensorFlow translation models, Google used a new custom processing chip, the TPU(tensor processing unit).
이러한 TensorFlow 번역 모델의 프로덕션 배포를 위해 Google은 새로운 사용자 지정 처리 칩인 TPU(텐서 처리 장치)를 사용했습니다.TensorFlow is far from the only tool out there for building machine-learning software,
텐서플로우는 단지 도구가 아니라 그곳에서 머신러닝 소프트웨어를 제작하며,Pete Warden, who works at Google, helped get TensorFlow compiling properly on the Raspberry Pi and provided amazing customer support.
Google에서 일하는 Pete Warden은 TensorFlow를 Raspberry Pi에서 올바르게 컴파일하고 멋진 고객 지원을 제공하는 데 도움을 주었습니다.Swift for TensorFlow combines the flexibility of Eager Execution with the high performance of Graphs and Sessions.
Swift for TensorFlow는 Eager Execution의 유연성을 Graphs와 Sessions의 높은 성능과 결합한 것입니다.But CNTK isn't currently as easy to learn or deploy as TensorFlow.
그러나 현재 CNTK는 텐서플로우만큼 배우고 배포하기가 쉽지는 않다.The open source Apache MXNet and Tensorflow Docker containers used in Amazon SageMaker are available on Github.
Amazon SageMaker에서 사용하는 오픈 소스 Apache MXNet 및 Tensorflow Docker 컨테이너는 Github에 제공되어 있습니다.After that, you only have to run one simple command to install TensorFlow.
그 후, 당신은 TensorFlow를 설치 하는 하나의 간단한 명령을 실행 해야 합니다.Cloud Machine Learning Engine can take any TensorFlow model and perform large-scale training on a managed cluster.
Cloud Machine Learning Engine은 어떤 텐서플로우 모델이든 가져와서 관리 대상 클러스터에서 대규모 학습을 수행할 수 있습니다.AI in Depth: Cloud Dataproc meets TensorFlow on YARN: let TonY help you train right in your cluster.
AI in Depth: Cloud Dataproc은 Yarn에 TensorFlow를 충족시킵니다: TonY가 클러스터에서 올바르게 훈련하도록하십시오.After reading this article you will be able to understand application of neural networks and use TensorFlow to solve a real life problem.
이 기사를 읽은 후에는 신경망의 응용 프로그램을 이해하고 TensorFlow를 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있습니다.MLLib, XGBoost, and TensorFlow.
XGBoost, Tensorflow 를 사용하고 있습니다.I have both Theano and TensorFlow installed, how do I know which back-end Keras is using?
Theano와 TensorFlow가 설치되어 있는데, 어떤 백 엔드 케라스가 사용하고 있는지 어떻게 알 수 있습니까?Consider how Linux, Hadoop, Docker, Kubernetes, and TensorFlow have changed the way companies produce software.
Linux, Hadoop, Docker, Kubernetes 및 TensorFlow가 기업이 소프트웨어를 제작하는 방식을 어떻게 변화시켰는지 떠올려 보십시오.
