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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

直观理解并使用Tensorflow实现Seq2Seq模型的注意机制（下）

添加注意力机制注意力不仅为瓶颈问题提供了解决方案，还为句子中的每个单词赋予了权重(相当字面意义)。源序列在编码器输出中有它自己的的信息，在解码器中被预测的字在相应的解码器隐藏状态中有它自己的的信息。我们需要知道哪个编码器的输出拥有类似的信息，我们需要知道在解码器隐藏状态下，哪个编码器输出的信息与解码器隐藏状态下的相似。因此，这些编码器输出和解码器的隐藏状态被用作一个数学函数的输入，从而得到一个注....

直观理解并使用Tensorflow实现Seq2Seq模型的注意机制（下）
文章 2022-12-18 来自：开发者社区

直观理解并使用Tensorflow实现Seq2Seq模型的注意机制（上）

采用带注意机制的序列序列结构进行英印地语神经机器翻译Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。如果您曾使用过谷歌Translate，或与Siri、Alexa或谷歌Assistant进行过互动，那么你就是序列对序列(seq2seq)神经结构的受益者。我们这里的重点是机器翻译，基本上就是把一个句子x从....

直观理解并使用Tensorflow实现Seq2Seq模型的注意机制（上）
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 2018-05-05 来自：开发者社区

学习笔记CB014:TensorFlow seq2seq模型步步进阶

神经网络。《Make Your Own Neural Network》，用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现，试验效果非常好。 循环神经网络和LSTM。Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 。 seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型，语言翻译、自动问答等序列到序列....

文章 2017-08-25 来自：开发者社区

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档]

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了，但是总体跑起来效果还不好。 还在开发中，它工作的效果还不好。但是你可以直接训练，并且运行。 包含预处理过的 twitter 英文数据集，训练，运行，工具代码，可以运行但是效果有待提高。 数据集 Twitter 数据集: https://git...

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