サポートが含まれています。ディープニューラルネットワークの構築、訓練、およびデプロイメントに使用されるオープンソースの深層学習フレームワークです。駆動のアクセラレーションをアタッチできるようにするサービスです。推論を実行する方法について説明します。アカウントのセットアップ時にいくつかの事前設定ステップが必要になります。必要なものはすべて、セットアップツールを使用して簡単に開始することができます。ドキュメントにある手順に従って、アクセラレーターでインスタンスを起動することもできます。開始し、必要に基づいて設定を行います。経由でインスタンスに接続し、以下の依存関係をインストールすることから始めます。プロジェクトのセットアップデモプロジェクトをダウンロードして解凍することから始めます。リポジトリを使用します。ビルドへの依存性があります。ダウンロードして、プロジェクトからアクセスできるようにします。アプリケーションの作成このセクションでは、以下にあるアーカイブのデモコードについて順を追って説明していきます。モデルを使ってシンプルなイメージ分類を実行するコードを記述しましょう。このモデル、異なるイメージ分類ラベルの名前、およびテストイメージをダウンロードする必要があります。オブジェクトを作成してモデルを実行します。要素のバッチとして取り込みます。唯一の要素としてリストを作成します。ローカルファイルシステム上のモデルへのパスも提供します。(これはデバッグに便利です)。できたので、予測を実行するためのイメージを取得する必要があります。クラスには、このプロセスをシンプル化するために役立つユーティリティがあります。使ってイメージで推論を実行します。予測を実行した後は、信頼値が最も高い結果を見つけなければなりません。ファイルから、結果内の各要素に対応する名前を探す必要があります。使ってこの例を実行できます。テストの実行により、以下の結果が生成されます。Documentation」をお読みください。つの推論コールを完了するために必要なレイテンシーまたは時間を使って、各種設定のパフォーマンスを分析しましょう。コンピューティング能力があります。オプションを使って実行します。あることが分かります。