TensorFlow™ を使用すると、開発者は、短時間で簡単にクラウド内での深層学習の使用を開始できます。このフレームワークは業界内で幅広くサポートされており、深層学習の研究やアプリケーション開発、特にコンピュータビジョン、自然言語理解、音声翻訳の分野でよく選ばれています。
TensorFlow on AWS は、TensorFlow とのバンドルである AWS 深層学習 AMI、またはその他の一般的な深層学習フレームワーク (Apache の MXNet と Gluon、Caffe、Caffe2、Theano、Torch、Keras、Microsoft Cognitive Toolkit など) を起動することによって使用を開始できます。
利点
可視化
TensorFlow には、アプリケーションの理解、デバッグ、および最適化を簡単にする可視化ツールのフルスイートが備わっています。イメージと音声からヒストグラムとグラフまで、さまざまなスタイルへのサポートにより、大規模な深層ニューラルネットワークのトレーニングをすばやく簡単に行うことができます。
モバイル開発
TensorFlow Mobile ではコードフットプリントと数学ツールが削減されており、より小さなモデルサイズが促進されます。TensorFlow Mobile は Android に適していますが、ネットワークアクセスが断続的な場合やコストがかかる状況にも最適です。
ドキュメント
TensorFlow では、AI 開発の促進に役立つ詳細なドキュメントやチュートリアルにアクセスできます。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 on AWS をご使用のお客様
AWS クラウドの開始方法
AWS での深層学習について
AWS 深層学習 AMI を使うと、カスタムモデルをトレーニングし、新しいアルゴリズムを試し、新しい深層学習のスキルやテクニックを学ぶことができます。AMI は、Apache MXNet と Gluon、TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Caffe、Caffe2、Theano、Torch、PyTorch、Keras といったオープンソースの深層学習フレームワークが事前インストールされた、いくつかのバージョンで入手できます。AMI の使用に追加料金はかかりません。アプリケーションを保存および実行するために必要な AWS のリソースに対してのみお支払いいただきます。詳細はこちら >
