[帮助文档] 如何使用PAI-Blade的SDK部署TensorFlow模型推理_人工智能平台 PAI(PAI)
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。
人工智能应用工程师技能提升系列2、——TensorFlow2——keras高级API训练神经网络模型
TensorFlow 2中的Keras概述 TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API，它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的，允许快速构建和训练深度学习模型。 在TensorFlow 2中，Keras被集成作为TensorFlow的...
[帮助文档] 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...
[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。
[帮助文档] 如何将Tensorflow,Pytorch和Python等模型部署到Seldon中_EMR on ECS_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)
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。
在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。当考虑一个多类问题时，人们常说，...
[帮助文档] 如何使用AICompiler对TensorFlow和PyTorch模型进行编译优化_人工智能平台 PAI(PAI)
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...
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TensorFl...
简单的单矩阵tensorflow keras模型不起作用
我正在尝试设置一个简单的tf.keras模型，其中矢量作为输入馈入，输出是单个矩阵乘法的结果。创建模型的代码行已成功但调用它进行正向传递会导致错误。n_input_nodes = 2n_output_nodes = 1x = tf.keras.Input(shape=(n_input_nodes,)...
TensorFlow中加载Keras模型
在TensorFlow中，使用Keras训练好的模型或者Keras自带的预训练模型： 自定义模型： 读取模型或者加载预训练模型,下面使用的是预训练的VGG模型 model_origin = VGG16(weights="imagenet") 自定义某一层作为输出 model_new = Model(...
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