在机器学习PAI上训练模型时,选择TensorFlow作为后端框架通常是通过在代码或者配置文件中指定相关的TensorFlow库和版本来实现的。具体的方法可能会因使用的编程语言、框架和PAI版本的不同而有所差异。你可以参考PAI官方文档或者相关的TensorFlow教程来了解如何在PAI上使用TensorFlow进行模型训练。
机器学习PAI上有一款产品叫做PAI-TF,它是为了追求更极致的深度学习训练效率而诞生的。这款产品优化了原生Tensorflow的内核并开发了周边工具,完全兼容原生Tensorflow的代码,而且在许多工业化生产场景中展现出了更优越的性能。同时,PAI-TF还具备服务化、分布式调度、全局计算调度、GPU卡映射及模型在线预测等特点。因此,对于想在机器学习PAI上进行模型训练的用户来说,选择PAI-TF无疑是一个不错的选择。
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。