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阿里云文档 2025-04-14

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。

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。

阿里云文档 2023-09-13

如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型_人工智能平台 PAI(PAI)

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。

文章 2023-07-11 来自：开发者社区

花朵识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+深度学习模型+卷积网络算法【完整代码】

一、介绍 花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。在当今信息化社会，图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值，包括医学影像分析、自动驾驶、人脸识别等。图像识别是深度学习领域最为重要和最具挑战性的研究方向之一。本项目即是基于这一背景，通过使用.....

花朵识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+深度学习模型+卷积网络算法【完整代码】
文章 2023-07-08 来自：开发者社区

Python垃圾识别系统，TensorFlow+Django网页框架+深度学习模型+卷积网络【完整代码】

一、介绍 垃圾识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django，开发网页端操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 二、效果展示 三、演示视频+代码 视频+完整代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/...

Python垃圾识别系统，TensorFlow+Django网页框架+深度学习模型+卷积网络【完整代码】
文章 2023-07-08 来自：开发者社区

Python交通标志识别系统，TensorFlow+Django网页+深度学习模型+卷积网络【完整代码】

一、介绍 使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 二、效果展示 三、演示视频 视频+完整代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/negbi656d7r4b0vi ...

Python交通标志识别系统，TensorFlow+Django网页+深度学习模型+卷积网络【完整代码】
阿里云文档 2023-03-24

如何将Tensorflow,Pytorch和Python等模型部署到Seldon中

DataScience集群的KubeFlow服务内置了SeldonCore组件， 可以为模型提供在线服务，基于Kubernetes，您无需关心在线服务的运维工作。您可以根据提供的dsdemo代码，将Tensorflow，Pytorch和Python等模型部署到Seldon中。

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 2022-02-17 来自：开发者社区

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码，之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧，应该训练一次就可以一直使用吧。 TensorFlow 提供了 Saver 类，可以进行保存和恢复。下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码。 ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This e...

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

在TensorFlow中对比两大生成模型：VAE与GAN（附测试代码）

项目链接：https://github.com/kvmanohar22/ Generative-Models变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经有了数百万张图像，为什么....

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