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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。

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。

文章 2022-12-18 来自：开发者社区

使用TensorFlow创建能够图像重建的自编码器模型

想象你正在解决一个拼图游戏。你已经完成了大部分。假设您需要在一幅几乎完成的图片中间修复一块。你需要从盒子里选择一块，它既适合空间，又能完成整个画面。我相信你很快就能做到。但是你的大脑是怎么做到的呢?首先，它会分析空槽周围的图片(在这里你需要固定拼图的一块)。如果图片中有一棵树，你会寻找绿色的部分(这是显而易见的!)所以，简而言之，我们的大脑能够通过知道图像周围的环境来预测图像(它将适合放入槽中)....

使用TensorFlow创建能够图像重建的自编码器模型
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 2017-11-22 来自：开发者社区

教你用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字（附代码）

自编码器是一种能够用来学习对输入数据高效编码的神经网络。若给定一些输入，神经网络首先会使用一系列的变换来将数据映射到低维空间，这部分神经网络就被称为编码器。 然后，网络会使用被编码的低维数据去尝试重建输入，这部分网络称之为解码器。我们可以使用编码器将数据压缩为神经网络可以理解的类型。然而自编码器很少用做这个目的，因为通常存在比它更为有效的手工编写的算法（例如 jpg 压缩）。 ...

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