Finns det några handledningar för att integrera DeepAR med TensorFlow

1. TensorFlow-implementering av DeepAR:
- Detta GitHub-förråd tillhandahåller en TensorFlow-implementering av DeepAR-algoritmen. Den innehåller exempel på hur man anpassar en univariat tidsserie och plottar resultaten med osäkerhetsband[1].

2. TensorFlow Tutorials:
- TensorFlow erbjuder en omfattande uppsättning handledningar som täcker olika aspekter av maskininlärning, inklusive tidsserieprognoser. Dessa handledningar inkluderar exempel på att bygga olika typer av modeller, såsom Convolutional Neural Networks (CNNs) och Recurrent Neural Networks (RNNs), för att utföra tidsserieprognoser[3].

3. Tidsserieprognoser med TensorFlow:
- Den här handledningen på TensorFlows officiella webbplats ger en introduktion till tidsserieprognoser med TensorFlow. Den omfattar att bygga olika stilar av modeller, inklusive CNN och RNN, och innehåller exempel på hur man implementerar dessa modeller[4].

4. DeePar Framework:
- DeePar är en hybrid enhet-edge-cloud exekveringsramverk designad för mobila djupinlärningsapplikationer. Den föreslår en partitioneringsstrategi på lagernivå för att fördela beräkningsbelastningen mellan enheten, edge-servern och molnet. Detta ramverk kan användas för att optimera slutledningsprestanda för DeepAR-modeller[5].

Dessa resurser ger detaljerade instruktioner och exempel för att integrera DeepAR med TensorFlow, vilket gör det möjligt för användare att utnyttja styrkorna hos båda ramverken för avancerade tidsserieprognosapplikationer.