paddlefluid TensorFlow训练-阿里云

阿里云文档 2025-03-12

基于Kubernetes使用TensorFlow进行分布式训练

本文展示如何使用Arena提交TensorFlow基于PS-Worker模式的分布式训练作业，并通过TensorBoard可视化查看训练作业。

阿里云文档 2025-03-12

基于Kubernetes使用TensorFlow进行单机训练

本文展示如何使用Arena提交TensorFlow的单机训练作业，并通过TensorBoard可视化查看训练作业。

阿里云文档 2024-07-19

使用ECI运行TensorFlow任务

您可以将AI训练任务所需的软件环境容器化，然后在ECI上执行训练任务，在解决环境搭建复杂问题的同时，可以只为运行时间付费，从而降低成本，提升效率。本文以一个Github上基于GPU的TensorFlow训练任务为例，介绍如何基于ACK Serverless集群，使用ECI来运行训练任务。

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。

文章 2018-07-12 来自：开发者社区

使用PaddleFluid和TensorFlow训练序列标注模型

专栏介绍：Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。本专栏将推出一系列技术文章，从框架的概念、使用上对比分析 TensorFlow 和 Paddle Fluid....

文章 2018-07-04 来自：开发者社区

使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型