基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
引言:深度学习已经成为人工智能领域的热门技术之一。TensorFlow是一个开源的深度学习框架,它提供了丰富的API和工具来构建、训练和部署深度学习模型。本文将带你学习如何使用TensorFlow进行深度学习模型的训练与优化。 技术背景:TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架,它支持分布式计算,并且可以...
优化TensorFlow模型
PAI-Blade提供了丰富的模型优化方法,您只需要在本地环境中安装Wheel包,即可通过调用Python API的方式进行模型优化。本文介绍如何使用PAI-Blade优化TensorFlow模型,所有实验结果均在NVidia T4卡上测得。
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。
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。
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。
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