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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。

文章 2024-10-16 来自：开发者社区

深度学习之格式转换笔记(四):Keras(.h5)模型转化为TensorFlow(.pb)模型

环境 tensorflow-gpu 1.15 ，keras 2.3.1，cuda 10.0.0 ，cudnn 7.6.4tensorflow和keras对应版本:https://docs.floydhub.com/guides/environments/ h5模型转pb模型 源代码: #!/usr/bin/env python import tenso...

文章 2024-10-16 来自：开发者社区

深度学习之格式转换笔记(三)：keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式

环境：tensorflow1.15，cuda10.0，cudnn7.6.4 将keras训练好保存的.hdf5格式模型转为tensorflow的.pb模型，然后转为tensorrt支持的uff格式。 keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) # h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow.....

深度学习之格式转换笔记(三)：keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式
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。

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。

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