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阿里云文档 2025-03-12

基于Kubernetes使用TensorFlow进行分布式训练

本文展示如何使用Arena提交TensorFlow基于PS-Worker模式的分布式训练作业，并通过TensorBoard可视化查看训练作业。

阿里云文档 2025-03-12

基于Kubernetes使用TensorFlow进行单机训练

本文展示如何使用Arena提交TensorFlow的单机训练作业，并通过TensorBoard可视化查看训练作业。

阿里云文档 2024-07-19

使用ECI运行TensorFlow任务

您可以将AI训练任务所需的软件环境容器化，然后在ECI上执行训练任务，在解决环境搭建复杂问题的同时，可以只为运行时间付费，从而降低成本，提升效率。本文以一个Github上基于GPU的TensorFlow训练任务为例，介绍如何基于ACK Serverless集群，使用ECI来运行训练任务。

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

优化TensorFlow模型：超参数调整与训练技巧

引言 在机器学习中，超参数调整是一项关键任务，它直接影响模型的性能。TensorFlow作为流行的深度学习框架，提供了多种工具和技巧来优化模型训练。本文将探讨如何通过超参数调整和一些训练技巧来提升TensorFlow模型的性能。 超参数及其重要性 超参数是那些在模型训练之前设置的参数，不同于模型训练过程中学习的权重和偏置。它们包括学习率、批...

阿里云文档 2024-01-03

如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破，BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量，因此实际生产中对该模型具有强烈的优化需求。本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。

文章 2022-02-14 来自：开发者社区

搭载M1芯片，新Mac再加优化版 Tensorflow2.4，训练速度最高提升7倍

【新智元导读】苹果昨日发布了一个分支版本的 TensorFlow 2.4，这是为其最新的 M1芯片版本的 Mac 电脑优化的。苹果公司表示，通过利用 macOS Big Sur 上的 ML Compute 框架，TensorFlow 2.4的 Mac 优化版本允许开发人员在 M1 的 8核 CPU 和 8核 GPU 等硬件上加速处理器(CPU)和图形卡(GPU)的训练。长期以来，Mac 一直是开....

搭载M1芯片，新Mac再加优化版 Tensorflow2.4，训练速度最高提升7倍

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