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大龄程序员的人工智能之路

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Android Studio新特性：使用TFLite模型更简单

android android studio 机器学习 tensorflow 神经网络

Android Studio仍然在疯狂更新中，隔一段时间打开Android Studio，就会提示有新版本，对此我已经见怪不怪。一般而言，我会顺手点击一下升级。今天我又点击了升级，粗略看了一下新版本4.1的特性说明，其中有一项是：使用TensorFlow Lite模型。出于对机器学习的兴趣，于是就研究了一番这个新特性。

2020-11-03

2.2K0

没有硬件，也可以运行与测试 TFLite 应用

node.js 嵌入式 tensorflow 物联网

提到人工智能和机器学习（Marchine Learning，ML），你的脑海里是否立即会浮现计算中心、高端 GPU、成百上千的 TPU 等等。实际上，随着嵌入式设备、移动终端以及近年来物联网（Internet of Things，IoT）的发展，人工智能离我们越来越近。手机、智能音箱、电话手表，甚至控制开关，都配备有一定的人工智能。特别是物联网和智能家居的快速发展，机器学习在微型低功耗设备上应用得越来越广泛。

2020-06-24

1.2K0

TensorFlow.js 为何引入 WASM 后端

webgl 机器学习 tensorflow 神经网络深度学习

在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中，我们谈到了 Tensorflow.js（tfjs）的新后端 WebAssembly（WASM）。这篇文章进一步挖掘 tfjs WASM 后端的更多信息，并探讨一下 tfjs 为何要引入 WASM 后端。

2020-06-17

3.2K0

手把手教你开发人工智能微信小程序(0)：构建tfjs

yarn node.js tensorflow 小程序 api

本文将介绍如何从源码构建出 TensorFlow JS 库(tfjs)。对于大多数微信小程序开发者而言，并不需要经历这一步，要做的仅仅是把编译好的 tfjs 库加入微信小程序工程中。但我还是希望说说如何从源码编译出 tfjs 库，为什么呢？主要出于两个原因：

2020-01-02

1.1K0

智能八段锦 app 中的身体动作识别

tensorflow 编程算法机器学习 android

OliveX是一家总部位于香港的公司，致力于健身相关软件的开发，自2018年首次推出以来，已为200万用户提供服务。我们的许多用户都是老年人，智能八段锦应用程序可帮助他们练习八段锦，同时最大程度地减少受伤的可能性。为此，我们在应用程序中利用最新的人工智能技术来自动检测八段锦的练习动作并向用户提供相应的反馈。

2019-09-26

2.1K0

TensorFlow助力微信小程序，来自谷歌开发者大会上的商用案例

tensorflow 机器学习神经网络深度学习人工智能

前段时间一直在研究微信小程序中的 TensorFlow.js 开发，并开发了若干示例小程序，详情请查看之前的文章：

2019-09-17

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边缘AI烽烟再起之三国逐鹿

图像处理 tensorflow 深度学习

边缘AI（Edge AI）依然是新兴领域，许多人不清楚该为他们的项目选择哪些硬件平台。本文将比较一些当前领先的边缘AI平台。

2019-08-23

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好消息，TensorFlow网站有了简体中文版本了！

tensorflow unity api https

作为一名人工智能开发人员，TensorFlow官网一直是我获取TensorFlow知识的主要来源。然而，由于一些不可明说的原因，Google的一些网站被厚厚的墙给挡住了，即使是人畜无害的技术网站。其实TensorFlow网站有简体中文版并不稀奇，我老早就发现如果当前语言是中文，访问到TensorFlow的网页就是简体中文版的了。但这次不同，不仅网页变成中文的了，而且还不用翻墙就可以访问，这可比把网页翻译成中文更加重要。

2019-08-01

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TensorFlow插件介绍

tensorflow https 网络安全 api github

随着TensorFlow 2.0的推出，我们创建了一个名为TensorFlow Addons的新别殊兴趣小组(Special Interest Group, SIG)。该小组管理符合既定API模式的贡献代码库，但实现了核心TensorFlow中没有的新功能。比如，这些新功能可以是来自已发表论文中的新算法或数据预处理和过滤所缺少的功能。请前往Github查看该项目：

2019-07-30

3.7K0

AIDog改造手记：使用TensorFlow 2.0

小程序 tensorflow api 机器学习 javascript

之前开发过一款人工智能的微信小程序，其功能是拍一张狗狗的照片，识别出狗狗的类别。程序虽小，功能虽然单一，但五脏俱全，涉及到机器学习的各个方面，以及微信小程序的开发，非常适合作为机器学习的上手项目。这个项目是一边学习，一边写出来的，在这个过程中，进一步掌握了机器学习的知识，具体情况请参考我之前写的文章：

2019-07-30

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当微信小程序遇上TensorFlow - 官方文档

tensorflow npm github 小程序 javascript

前一段时间为了在微信小程序中使用tensorflow.js，对tfjs-core代码做了一些修改，具体情况请参考我之前写的几篇文档：

2019-07-22

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TensorFlow模型部署到Android，需要注意几点

android tensorflow 深度学习编程算法 https

在前面一篇文章《从人工智能鉴黄模型，尝试TensorRT优化》我谈到了TensorFlow模型的优化，这是针对服务器端的优化，实际上优化结果并不理想。这篇文章我将谈谈将TensorFlow模型部署到Android系统上需要注意的几点。

2019-07-02

1K0

生命不息，折腾不止：Jetson Nano填坑之软件篇

tensorflow python ubuntu windows

作为一名每天对着各种裸板的系统工程师，对Jetson Nano会踩到各种坑是做好了充分准备的，本着踩坑填坑的精神，在这里记录一下踩坑经历，供大家一乐。如何避开这些坑？想多了，因为以后你们即使绕开了这些坑，也会有其它的坑等着你:) 重要的是要做到人挡杀人、佛挡杀佛，遇到坑直接趟过去。

2019-07-02

3.8K0

[译]标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南

api keras tensorflow

Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras，在2.0中，我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。

2019-07-02

1.6K0

Keras Pytorch大比拼

tensorflow api 深度学习 keras pytorch

对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，至少可以说，它不是非常用户友好。

2019-07-02

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Android上的TensorFlow Lite，了解一下？

android tensorflow https 网络安全 java

TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型，因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能，而无需和服务器交互。

2019-07-02

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[译]GPU加持，TensorFlow Lite更快了

tensorflow android ios 神经网络机器学习

由于处理器性能和电池容量有限，在移动设备上使用计算密集的机器学习模型进行推断是非常耗资源的。虽然可以采用一种加速途径：转换为定点数模型，但用户已经要求作为一种选项，为加速原始浮点模型推理提供GPU支持，而不会产生额外的复杂性和潜在的量化精度损失。

2019-07-02

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当微信小程序遇上TensorFlow：终章

tensorflow 小程序微信开源 github

这是当微信小程序遇上TensorFlow系列文章的第五篇文章，也是最后一篇文章，将总结一下微信小程序识狗君的开发过程。如果你想要了解更多关于本项目，可以参考这个系列的前四篇文章：

2019-07-02

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Tensorflow SavedModel模型的保存与加载

tensorflow python

这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存SavedModel模型，并加载之。

2019-07-02

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如何查看Tensorflow SavedModel格式模型的信息

在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？

2019-07-02

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