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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 2024-03-13 来自：开发者社区

OpenCV读取tensorflow 2.X模型的方法：将SavedModel转为frozen graph

  本文介绍基于Python的tensorflow库，将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式，从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法。   如果我们需要训练并使用一个神经网络模型，一般情况下都是首先借助Python语言中完善的神经网络模型API对其加以训练，训练完毕后在C++、Java等语言环境下高效.....

OpenCV读取tensorflow 2.X模型的方法：将SavedModel转为frozen graph
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 2023-12-26 来自：开发者社区

用TensorBoard可视化tensorflow神经网络模型结构与训练过程的方法

  本文介绍基于TensorBoard工具，对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化，并对其训练过程中的损失函数（Loss）、精度指标（Metric）等的变化情况加以可视化的方法。  在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator的深度学习回归与分类代码——DNNRegressor（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshi....

用TensorBoard可视化tensorflow神经网络模型结构与训练过程的方法
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。

文章 2019-07-18 来自：开发者社区

使用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型的几种方法

使用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型的几种方法写在前面最近在一个自然语言处理方面的项目，选用的深度学习模型有两个，一个是CNN+LSTM模型，一个是GRU模型，这两个模型在GPU服务器上训练好了，然后需要使用Java调用这两个模型，CNN+LSTM使用TensorFlow写的，GRU是用Keras写的，所以需要用Java部署TensorFlow和Keras训练好的....

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