NXP eIQ平台提供了嵌入式平台集成化的机器学习应用部署能力,支持BYOD(Bring Your Own Data)和BYOM(Bring You Own Model)的两种建模应用的工作流。
本文将介绍如何用TensorFlow.js自动化Chrome自带的恐龙游戏。如果你之前没有玩过,简单说明一下它是一个附送的游戏,当你离线时 (或Chrome崩溃时) 可以控制一个2d恐龙,需要控制恐龙跳跃躲避障碍。在这里可以玩一把:https://chromedino.com/
在之前的文章《Yolov5 Android tf-lite方式集成》中,导出tf-lite方式的模型使用的是https://github.com/zldrobit/yolov5.git中的tf.py。晚上尝试用yolov5 最新版本的代码的export.py导出,如果不想修改命令行参数,可以字节修改以下代码:
The TensorFlow Lite Model Maker library simplifies the process of adapting and converting a TensorFlow neural-network model to particular input data when deploying this model for on-device ML applications. 解读: 此处我们想要得到的是 .tflite 格式的模型,用于在移动端或者嵌入式设备上进行部署
本节介绍人工智能(AI)的定义,并说明 AI 在很大程度上如何影响网络。 它还简要讨论了机器学习的基础。
在使用YOLOv5(6.0版本)时,运行export.py,尝试将pytorch训练pt模型转换成Tensorflow支持tflite模型,然而遇到报错:
正好可以趁这段时间学习学习,于是我还是沉下心搞了一下技术研究,接下来就说说从年前宅到现在折腾的东西吧。
DoodleNet 是一个涂鸦分类器(CNN),对来自Quickdraw数据集的所有345个类别进行了训练。
TensorFlow.JS,之前就发现这个好玩的东东,但是一直没有时间去看,作为一名深度学习者,没有折腾的心是不行的。我们都知道深度学习在工业和实际项目中有着很好的应用,但是如果用深度学习去做些有趣的应用也是很好玩的。
到目前为止,上面提到的三种方式,前两种已经测试完了,第二种没有成功。最终问题处在修改如下代码的地方:
yolov5 release 6.1版本增加了TensorRT、Edge TPU和OpenVINO的支持,并提供了新的默认单周期线性LR调度器,以128批处理大小的再训练模型。YOLOv5现在正式支持11种不同的权重,不仅可以直接导出,还可以用于推理(detect.py和PyTorch Hub),以及在导出后对mAP配置文件和速度结果进行验证。
今天,谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同时发布了 EfficientNet-Lite,该模型运行在 TensorFlow Lite 上,且专门针对移动设备 CPU、GPU 以及 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-Lite 为边缘设备带来了 EfficientNet 上强大的性能,并且提供五个不同版本,让用户能够根据自己的应用场景灵活地在低延迟与高精度之间选择。
Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来,TensorFlow的下载次数超过了760万次,提交次数高达8万次,拉取请求13万余次,贡献者2400多名。
MediaPipe Face Mesh:不够高清,case也不够丰富,暂时看不出问题。
使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。 在本文中,我会介绍当前使用 Tensorflow.js 可用的三个主要功能,并阐明在前端使用机器学习的局限性。
为了更好地了解人体的视频和图像,姿势检测是关键的一步。目前许多人已经在现有模型的支持下尝试了 2D 姿态估计。
在本文中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了,TensorFlow Hub 是一个开源代码库,可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。自推出以来,Google发布了数百个模型,有些是通用模型,并可针对特定任务进行微调,而一些模型则更为专业,即使在数据较少或计算能力较弱的情况下,也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。
本文最初发表在 Towards Data Science 博客,经原作者 Ran Rubin 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库,可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义,训练和运行机器学习模型!如果你是一名机器学习新手,那么TensorFlow.js是开始学习的好方法。
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
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。
Tensorflow2之后,训练保存的模型也有所变化,基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的,而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。
炼丹师们想必都被TF折磨过,静态图、依赖问题、莫名其妙的改接口,即便是谷歌发布了TF 2.0之后依然没有解决问题。在万般无奈下转投PyTorch后,世界都变晴了。
3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了 EfficientNet-lite,EfficientNet的端侧版本,运行在 TensorFlow Lite 上,针对端侧 CPU、GPU 和 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-lite提供五个不同版本(EfficientNet-lite0~4),让用户能够根据自己的应用场景和资源情况在延迟、参数量和精度之间做选择。
谷歌宣布TensorFlow 开发的下一轮迭代。TensorFlow 是由谷歌开发并在七年前开源的机器学习平台,现在是 GitHub 上 star 数量最多的项目之一。另外一个方案是Pytorch,它是由 Facebook 开发和开源的 ML 平台。未来几个TensorFlow 发布版本的开发路线图将基于四个支柱,分别是快捷与扩展性、机器学习应用、部署就绪和简单性。
该文是YJango:TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入的后续。
TensorFlow 2.0 安装指南:https://www.tensorflow.org/install
在前九章中,我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章,“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样,Google 还提供了 TensorFlow Lite(可替代 TensorFlow Mobile 的版本)在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中,但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此,值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
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。
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。
作者 | Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison
以前tensorflow有bug 在winodws下无法转,但现在好像没有问题了,代码如下
| 导语 最近几年,学术界、工业界、投资界各方一起发力,人工智能发展得如火如荼,硬件、算法与数据共同发展,带来了各行各业的深度应用。而我们前端er更像一个事不关己的旁观者。在前端领域,我们如何乘上这个风口,又有什么样的方法可以用AI赋能我们的老本行。文章没有啰嗦,只有code和干货 众所周知,前端相关的业务相当于整个业务的用户体验前哨站。 除了在性能优化、动画等传统的体验上做努力,我们又如何在:目标(手势、肢体)识别、语音识别分析、无障碍、语音分析、增强现实、情绪识别、画像细分等等,基于人工智能的交互体
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是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
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。今天主要是利用tflite来跑一下这个量化算法,量化一个最简单的LeNet-5模型来说明一下量化的有效性。tflite全称为TensorFlow Lite,是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。中文官方地址我放附录了,我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可,在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝,模型量化了。由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试的过程,所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试(包括精度,速度,模型大小)。
文章目录 部署 模型导出 分布式计算 单机 MirroredStrategy 多机 MultiWorkerMirroredStrategy 部署Docker 环境 部署 模型导出 SaveModel:与前面介绍的 Checkpoint 不同,SavedModel 包含了一个 TensorFlow 程序的完整信息: 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) 。当模型导出为 SavedModel 文件时,无需建立模型的源代码即可再次运行模型,这使得 SavedModel 尤其适用于模型的分享和部
GitHub 地址:https://github.com/edvardHua/PoseEstimationForMobile
最近业余时间做些创新探索,在微信小程序上实现找到纸或笔记本,定位,然后取到纸上的简笔画,之后进行简笔画识别,找到对应位置(之后可以在此位置上加载对应3d模型,实现ar效果, 对应ar官方案例:https://github.com/bbSpider/miniprogramThree)
本文介绍最新版本的TensorFlow开发与应用,目前最新版本是TensorFlow2.5.0;首先简单介绍一下TensorFlow,然后安装TensorFlow2,最后使用TensorFlow开发。
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型,并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能,尽管不需要深入的人工智能知识,但还是需要搞清楚一些概念才行。
对于Tensorflow最大需求是能够在桌面系统中训练并运行模型,这种需求影响了很多设计决策,例如为了更低的延迟和更多的功能而增加可执行文件的大小。云端服务器上,RAM以GB为衡量单位,存储空间以TB为单位,几百兆字节的二进制文件通常不是问题。
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分,从智能手机到家用电器,几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展,将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状,以及神经网络在边缘设备上的应用。
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
TensorFlow 发布以来,已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。但 Tensorflow 1.x 时代最广受诟病的问题是:学习门槛较高、API 重复且复杂、模型部署和使用不够方便。之后,谷歌下定决心改变这一问题,在今年早些时候,发布了 Tensorflow 2.0 的 Alpha 版本。Alpha 版本一经问世,便受到深度学习研究者、开发者和在校学生的好评,其简洁的 API 和快速易上手的特性吸引了更多用户的加入。今天,Tensorflow 官方发布了 2.0 时代的 Beta 版本,标志着 Tensorflow 这一经典的代码库进一步成熟。
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