[帮助文档] 基于TensorFlow Serving推理服务引擎部署PAI eas模型服务_人工智能平台 PAI(PAI)

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。

[帮助文档] Tensorflow_人工智能平台 PAI(PAI)

EAS内置的Tensorflow Processor支持将Tensorflow标准的Savedmodel格式的模型部署成在线服务。本文为您介绍如何部署及调用Tensorflow模型服务。

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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...

[帮助文档] 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。

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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”,了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 关联权重 当自编码器整齐地对称时,就像我们刚刚构建的那样,一种常用技术是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。 这样减少了模型中的权重数量,加快了训练速度,并限制了过度拟合的风险。 不幸的是,使用fu...

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器(中)

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