Er der nogen tutorials til at integrere DeepAR med TensorFlow

1. TensorFlow-implementering af DeepAR:
- Dette GitHub-lager giver en TensorFlow-implementering af DeepAR-algoritmen. Den indeholder eksempler på, hvordan man tilpasser en univariat tidsserie og plotter resultaterne med usikkerhedsbånd[1].

2. TensorFlow-øvelser:
- TensorFlow tilbyder et omfattende sæt tutorials, der dækker forskellige aspekter af maskinlæring, herunder tidsserieprognoser. Disse selvstudier inkluderer eksempler på opbygning af forskellige typer modeller, såsom Convolutional Neural Networks (CNN'er) og Recurrent Neural Networks (RNN'er), til at udføre tidsserieprognoser[3].

3. Tidsserieprognoser med TensorFlow:
- Denne vejledning på TensorFlows officielle hjemmeside giver en introduktion til tidsserieprognoser ved hjælp af TensorFlow. Den dækker bygning af forskellige stilarter af modeller, herunder CNN'er og RNN'er, og inkluderer eksempler på, hvordan man implementerer disse modeller[4].

4. DeePar Framework:
- DeePar er en hybrid device-edge-cloud-udførelsesramme designet til mobile deep learning-applikationer. Det foreslår en partitioneringsstrategi på lagniveau til at fordele beregningsbelastningerne mellem enheden, edge-serveren og skyen. Denne ramme kan bruges til at optimere inferensydelsen af ​​DeepAR-modeller[5].

Disse ressourcer giver detaljerede instruktioner og eksempler til integrering af DeepAR med TensorFlow, hvilket gør det muligt for brugere at udnytte styrkerne ved begge rammer til avancerede applikationer til tidsserieprognoser.