[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。
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...
人工智能应用工程师技能提升系列1、——TensorFlow2
tensorflow2介绍 这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因，在对比一下同类型的一个优势。由于我们这个系列的目标是学习，大家使用的都是win系统的电脑，故而这里选择tensorflow2方便得多。当前最新的版本是2.15 官网(偶尔打不开): https://www.tensor...
人工智能在公司监视员工电脑的软件中的崭新应用（TensorFlow）
在当今数字化时代，企业日益依赖人工智能技术来提高工作效率和确保数据安全。最近，TensorFlow作为一种强大的机器学习工具，开始在公司监视员工电脑的软件中崭露头角。本文将探讨TensorFlow在这一领域中的创新应用，并通过多个代码示例展示其功能。首先，TensorFlow可以通过深度学习模型对员...
Python 的人工智能和机器学习： Python 中的 TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？
TensorFlow和PyTorch都是流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。它们有一些区别，但也有许多相似之处。以下是它们的一些主要区别： 计算图的定义方式： TensorFlow： 使用静态计算图，需要先定义计算图，然后执行。PyTorch： 使用动态计算图，允...
鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼'...
[帮助文档] 如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型_人工智能平台 PAI(PAI)
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...
【Python/人工智能】TensorFlow 框架基本原理及使用
TensorFlow简介TensorFlow 是一款由 Google 开源的人工智能框架，是目前应用最广泛的深度学习框架之一。它可以在各种硬件平台上运行，包括单个 CPU、CPU 集群、GPU，甚至是分布式环境下的 CPU 和 GPU 组合。除了深度学习领域，TensorFlow 还支持其他机器学习...
人工智能实验 python tensorflow keras拟合正弦函数，工资预测，公司收益预测
本文实现一个利用python 进行拟合的代码拟合的意义对已经发生过的事实的影响因素当作输入， 事件结果当作输出以此来发现事物之间的规律，来预测 短暂未来中是否会发生某件事情的概率，或者商品估值实际上 任何 的预测回归问题，都可以通过 tensorflow的深度学习来实现预测分析多因素对 工资分配的拟...
[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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