টেনসরফ্লো ক্লাউড হল একটি লাইব্রেরি যা আপনার স্থানীয় পরিবেশকে Google ক্লাউডের সাথে সংযুক্ত করতে পারে।

import tensorflow_cloud as tfc

TF_GPU_IMAGE = "tensorflow/tensorflow:latest-gpu"

run_parameters = {
  distribution_strategy='auto',
  requirements_txt='requirements.txt',
  docker_config=tfc.DockerConfig(
    parent_image=TF_GPU_IMAGE,
    image_build_bucket=GCS_BUCKET
  ),
  chief_config=tfc.COMMON_MACHINE_CONFIGS['K80_1X'],
  worker_config=tfc.COMMON_MACHINE_CONFIGS['K80_1X'],
  worker_count=3,
  job_labels={'job': "my_job"}
}

tfc.run(**run_parameters) # Runs your training on Google Cloud!
TensorFlow ক্লাউড রিপোজিটরি এমন API প্রদান করে যা Google ক্লাউডে স্থানীয় মডেল বিল্ডিং এবং ডিবাগিং থেকে ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রেনিং এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং থেকে রূপান্তর সহজ করে। একটি Colab বা Kaggle নোটবুক বা একটি স্থানীয় স্ক্রিপ্ট ফাইলের ভিতর থেকে, আপনি ক্লাউড কনসোল ব্যবহার করার প্রয়োজন ছাড়াই সরাসরি ক্লাউডে টিউনিং বা প্রশিক্ষণের জন্য আপনার মডেল পাঠাতে পারেন।