对于开发者来说,在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注:所谓的边界计算,从字面意思理解,就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心,PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理,私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟,应用程序可以运行得更顺畅,并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型,这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量,迎来应用程序开发的新潮流。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣,例如无人驾驶汽车,面部识别,智能交通系统等,人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
TensorFlow Lite是一款专门针对移动设备的深度学习框架,移动设备深度学习框架是部署在手机或者树莓派等小型移动设备上的深度学习框架,可以使用训练好的模型在手机等设备上完成推理任务。这一类框架的出现,可以使得一些推理的任务可以在本地执行,不需要再调用服务器的网络接口,大大减少了预测时间。在前几篇文章中已经介绍了百度的paddle-mobile,小米的mace,还有腾讯的ncnn。这在本章中我们将介绍谷歌的TensorFlow Lite。
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比,TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项,TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时,为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的,并且标注必须是准确的。因此,数据集中的所有图像都需要人为监督。不过,这并不意味着机
与传统的卷积神经网络不同,vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。
大家好,我是来自腾讯大数据团队的杨华(vinoyang),很高兴能够参加这次北京的 QCon,有机会跟大家分享一下腾讯实时流计算平台的演进与这个过程中我们的一些实践经验。
随着 2012 年深度神经网络在 ImageNetchallenge 比赛上以 AlexNet 模型获胜,深度神经网络开创了空前的高潮。AI 工程师已经将深度学习技术应用到越来越多的问题域,包括预训练的深度美国有线电视新闻网模型。还有什么比创造艺术更富有创造力呢?
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
几天前,我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型,能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类,以及了解该模型可能达到的精度。 在
如何安装tensorflow object detection API框架,看这里:
开源模型正展现着它们蓬勃的生命力,不仅数量激增,性能更是愈发优秀。图灵奖获得者 Yann LeCun 也发出了这样的感叹:「开源人工智能模型正走在超越专有模型的路上。」
最近在学习tensorflow自带的量化工具的相关知识,其中遇到的一个问题是从tensorflow保存好的ckpt文件或者是保存后的.pb文件(这里的pb是把权重和模型保存在一起的pb文件)读取权重,查看量化后的权重是否变成整形。
TensorFlow服务,托管模型并提供远程访问。TensorFlow服务有一个很好的文档的架构和有用的教程。不幸的是,这个有点难用,你需要做较大改动来为自己的模型提供服务。
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后,我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品,以使其能够为其他应用所用,本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App,使用户能够上传一幅图像,并对其运行Inception模型,实现图像的自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。
生成三个文件,分别是checkpoint,.ckpt.data-00000-of-00001,.ckpt.index
该文章讲述了TensorFlow中GraphDef和SavedModel两个主要文件格式的导出、使用和保存的过程。其中,GraphDef文件格式用于在TensorFlow中导出的图,SavedModel文件格式用于在TensorFlow中保存的模型。通过这些文件格式,可以方便地将TensorFlow模型从一个环境迁移到另一个环境,或在TensorFlow集群中部署。
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程(Tutorials)和中文版指南(Guide)。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念,以及各种基础模型的简单实现方法,这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理,包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。
这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并;整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布。
在TensorFlow的许多功能和工具中,隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API(TensorFlow Object Detection API)的组件。正如它的名字所表达的,这个库的目的是训练一个神经网络,它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
随着深度学习的飞速发展,模型越来越臃肿先进,运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上,毕竟,你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种,例如,分布式训练和混合精度训练。
AI 研习社消息,近日,OpenAI 在 GitHub 上开源最新工具包 gradient-checkpointing,该工具包通过设置梯度检查点(gradient-checkpointing)来节省内存资源。据悉,对于普通的前馈模型,可以在计算时间只增加 20% 的情况下,在 GPU 上训练比之前大十多倍的模型。雷锋网 AI 研习社将该开源信息编译整理如下: 通过梯度检查点(gradient-checkpointing)来节省内存资源 训练非常深的神经网络需要大量内存,利用 Tim Salimans
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类,并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
PT-BERT 项目地址:https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
LLM的问题就是权重参数太大,无法在我们本地消费级GPU上进行调试,所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗,节省大量时间的方法:梯度检查点,LoRA和量化。
不需要magic,QQ邮箱即可注册,这个效果确实不错,我感觉比 runway 好最长视频支持12S,超过pika ,复制到PC端浏览器打开,不支持微信
深度学习提供了另一种解决“Wally在哪儿”(美国漫画)问题的方法。与传统的图像处理计算机视觉方法不同的是,它只使用了少量的标记出Wally位置的示例。 在我的Github repo上发布了具有评估图像和检测脚本的最终训练模型。 Github repo地址:https://github.com/tadejmagajna/HereIsWally 这篇文章描述了使用Tensorflow目标检测API来训练神经网络的过程,并使用围绕它构建的Python脚本来寻找Wally。它由以下步骤组成: 通过创建一组标记训练
你好,欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 迷你系列。 这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象,带有使用边界框,使用可用的一些预先训练好的模型,或者你自己可以训练的模型(API 也变得更容易)。
现在 TensorFlow 有官方中文版教程啦,以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们,现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。
由于大型神经网络的训练往往耗费很长的时间,可能会因为机器损坏、断电或系统崩溃等各种因素无法一次性完成模型训练而导致前面所有的训练功亏一篑。本次来介绍一种检查点机制,在训练过程中保存更新的权值到检查点文件,而再次训练时恢复检查点文件中的权值数据,继续训练模型。这样能有效的防止上述情况的发生。 首先用ipython notebook打开上一次的代码,并找到get_sart函数,在with tf.Session() as sess:后面插入一行:saver = tf.train.Saver()新建一个saver对
补充知识:TensorFlow:.ckpt文件与.ckpt.meta和.ckpt.index以及.pb文件之间的关系是什么?
torch包包含多维张量的数据结构,并定义了多维张量的数学运算。此外,它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型,以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本,可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU,并且计算能力>= 3.0。
选自Github 机器之心编译 参与:Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架,在这篇文章中,我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。相信你不会找到比本文更
背景:最近我们看到了一篇文章,关于如何用于你自己的数据集,训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注,正巧圣诞节来临,我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。 文章地址:https://medium.com/towards-data-science/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 代码在下面的地址中。从这段代码中生成的模型可以扩展,以发
Diffusers(https://huggingface.co/docs/diffusers/index)是一个先进的预训练扩散模型库,用于生成图像、音频甚至分子的三维结构。它提供了人工智能推理和训练领域易于使用且高度可定制的模块化工具箱。
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
Saver类添加ops来在检查点之间保存和恢复变量,它还提供了运行这些操作的方便方法。检查点是私有格式的二进制文件,它将变量名映射到张量值。检查检查点内容的最佳方法是使用保护程序加载它。保护程序可以自动编号检查点文件名与提供的计数器。这允许您在训练模型时在不同的步骤中保持多个检查点。例如,您可以使用训练步骤编号为检查点文件名编号。为了避免磁盘被填满,保护程序自动管理检查点文件。例如,他们只能保存N个最近的文件,或者每N个小时的培训只能保存一个检查点。通过将一个值传递给可选的global_step参数以保存(),可以对检查点文件名进行编号:
大多数的大型科技公司(如IBM,谷歌,微软,亚马逊)都有易于使用的视觉识别API。一些规模较小的公司也提供类似的产品,如Clarifai。但没有公司能够提供对象检测。 千年隼号宇宙飞船的检测 以下图
GitHub 地址:https://github.com/edvardHua/PoseEstimationForMobile
以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单,但应该被视为一种参考。您了解手头的任务,因此可以从以下技术中进行最佳选择。它们涵盖了广泛的领域:从数据增强到选择超参数;涉及到很多话题。使用此选择作为未来研究的起点。
来源:量子位本文约1700字,建议阅读8分钟做计算机视觉,离不开CNN。 可是,卷积、池化、Softmax……究竟长啥样,是怎样相互连接在一起的? 对着代码凭空想象,多少让人有点头皮微凉。于是,有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。 还不光是有个架子,训练过程也都呈现得明明白白。比如随着epoch(迭代次数)的变化,训练过程中各层出现的实时变化。 为了能更清楚地展示网络细节,用户还可以在其中自由地折叠、扩展每个层。 比如将特征图在线性布局和网格布局之间转换。 折叠卷积层的特征图输出。 对全
【导读】这是一篇关于使用基于深度学习的目标检测来实现监控系统的快速教程。在教程中通过使用 GPU 多处理器来比较不同目标检测模型在行人检测上的性能。
我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地,当中的一些实践经验通过本文记录下来。
在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式,关于原理这一小节就不再赘述了,感兴趣的去看一下那篇推文即可。昨天已经使用tflite测试了训练后量化,所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。注意训练中的量化实际上是伪量化,伪量化是完全量化的第一步,它只是模拟了量化的过程,并没有实现量化,只是在训练过程中添加了伪量化节点,计算过程还是用float32计算。然后训练得出.pb文件,放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化,最后生成tflite模型,实现int8计算。
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