阿里云文档 2024-07-11

基于TensorFlow Serving推理服务引擎部署PAI eas模型服务

TensorFlow Serving是一个适用于深度学习模型的推理服务引擎,支持将TensorFlow标准的SavedModel格式的模型部署为在线服务,并支持模型热更新与模型版本管理等功能。本文为您介绍如何使用镜像部署的方式部署TensorFlow Serving模型服务。

阿里云文档 2024-02-08

如何使用PAI-Blade的SDK部署TensorFlow模型推理

PAI-Blade提供了C++ SDK帮助您部署优化后的模型推理。本文以TensorFlow模型为例,介绍PAI-Blade的SDK的使用方法。

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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 2023-11-15 来自:开发者社区

学习 TensorFlow:构建和训练机器学习模型的利器

概述:TensorFlow 是一种强大的开源机器学习框架,被广泛应用于构建和训练各种类型的神经网络模型。本文将介绍 TensorFlow 的基本概念、特点和学习步骤,同时提供一个项目案例和练习题,帮助读者快速入门和掌握 TensorFlow。特点:强大的计算图:TensorFlow 使用计算图来表示计算任务&#x...

阿里云文档 2023-07-14

如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型

ResNet50作为一个广泛应用的经典结构网络,其优化在多种推理部署场景中都具有很高的实用价值。本文介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。

阿里云文档 2022-03-14

如何使用AICompiler对TensorFlow和PyTorch模型进行编译优化

AICompiler是集成在PAI-Blade中的AI编译优化组件,包含Static Shape和Dynamic Shape编译框架。通常您无需提供额外配置,AICompiler即可在通用透明的情况下帮助您提高推理性能。本文介绍如何使用AICompiler对TensorFlow和PyTorch模型进行编译优化。

文章 2021-10-30 来自:开发者社区

TF学习——TF之API:TensorFlow的高级机器学习API—tf.contrib.learn的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

tf.contrib.learn的简介 tf.contrib.learn 是 TensorFlow 提供的一个机器学习高级 API 模块,让用户可以更方便的配置、训练和评估各种各样的机器学习模型,里面内置了很多模型可以直接调用,其实,就是类似最经典的机器学习库 scikit-learn 的 API 。很多调用方法都很相同。1、常用的模型线性...

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