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Github项目推荐 | 用TensorFlow 2.0实现CartoonGAN图片卡通化

左上角是原始图像，其他3个图像由CartoonGAN使用不同的动漫样式生成。 训练自己的专属CartoonGAN 在本节中，我们将解释如何使用我们提供的脚本训练CartoonGAN。...例如，在batch_size = 4的时候，你可以尝试： python train.py \ --batch_size 4 \ --pretrain_epochs 1 \ --content_lambda...使用训练好的CartoonGAN生成动漫风格图像 在本节中，我们将介绍如何使用经过训练的CartoonGAN生成动画。...注意DEMO在文章的以下位置哦：（小编电脑测试到浏览器崩溃，就不放体验图了） ? ?...3种使用CartoonGAN的方法 在项目中，有3种方法可以生成卡通风格的图像： 1.Cartoonize using TensorFlow.js 在浏览器上使用TensorFlow.js对图像进行卡通化

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教程 | 用摄像头和Tensorflow.js在浏览器上实现目标检测

我们将会使用 Tiny YOLO，一个快速的、能在 200 FPS 下运行的目标检测模型。我们将会使用 Tiny YOLO 而非完整的 YOLOv2。为什么？...一个有趣的事实是：之前我忘了做这一步然后我花了一整天纠结为什么 Tensorflow.js 不工作。 ....你不能像 Python 那样使用 -1 索引 在 python 中，你可以使用 -1 作为「最后一个元素」。...你不能使用 5d 张量 注意，Tensorflow,js 的 WebGL 后端不支持 5d 张量。既然无法想象五维的样子，为什么还要使用它们？...幸运的是，为了避免这些麻烦，我删除了 batch_size。另一种做法是不将输出重塑为 5d 张量。但是有些细节还需要谨慎处理。 除此之外，我的使用体验是连贯的。

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用GAN来做图像生成，这是最好的方法

首先，在卷积神经网络中，假如我们使用一个 k x k 的 filter 对 m x m x d 的图片进行卷积操作，strides 为 s，在 TensorFlow 中，当我们设置 padding='same...这里的 Optimizer 和我们之前不同，由于我们使用了 TensorFlow 中的 batch normalization 函数，这个函数中有很多 trick 要注意。...首先我们要知道，batch normalization 在训练阶段与非训练阶段的计算方式是有差别的，这也是为什么我们在使用 batch normalization 过程中需要指定 training 这个参数...上面使用 tf.control_dependencies 是为了保证在训练阶段能够一直更新 moving averages。...我这里只设置了 5 轮 epochs，每隔 100 个 batch 打印一次结果，每一行代表同一个 epoch 下的 25 张图： ?

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tensorflow系列笔记：流程，概念和代码解析

这里就要提到tensorflow中的几个概念:Tensor,Variable,placeholder,而在训练阶段，则需要介绍Session。下面先解释一些上面的几个概念。...Tensor的生成方式有很多种，最简单的就如 import tensorflow as tf a = tf.zeros(shape=[1,2]) 不过要注意，因为在训练开始前，所有的数据都是抽象的概念...tensorflow会自动进行批处理 ---- 1.1.4 Session session，也就是会话。我的理解是，session是抽象模型的实现者。为什么之前的代码多处要用到session？...同样，具体的参数训练，预测，甚至变量的实际值查询，都要用到session,看后面就知道了 1.2 模型构建 这里我们使用官方tutorial中的mnist数据集的分类代码，公式可以写作 ?...：最小化损失函数 可以看到这样以来，模型中的所有元素(图结构，损失函数，下降方法和训练目标)都已经包括在train里面。

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开发 | 用GAN来做图像生成，这是最好的方法

首先，在卷积神经网络中，假如我们使用一个 k x k 的 filter 对 m x m x d 的图片进行卷积操作，strides 为 s，在 TensorFlow 中，当我们设置 padding='same...这里的 Optimizer 和我们之前不同，由于我们使用了 TensorFlow 中的 batch normalization 函数，这个函数中有很多 trick 要注意。...首先我们要知道，batch normalization 在训练阶段与非训练阶段的计算方式是有差别的，这也是为什么我们在使用 batch normalization 过程中需要指定 training 这个参数...上面使用 tf.control_dependencies 是为了保证在训练阶段能够一直更新 moving averages。...我这里只设置了 5 轮 epochs，每隔 100 个 batch 打印一次结果，每一行代表同一个 epoch 下的 25 张图： ?

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用NodeJSTensorFlowJS调用BERT实现文本分类

NodeJS版本理论上也是可以用GPU的 文本以NodeJS为基础，给出一个文本分类例子œ 按照当前的情况，NodeJS版本其实更适合直接调用Python训练好的模型使用，因为加载速度和推理速度都比Python...*下面的算子 虽然NodeJS版本可以加载TensorFlow 2.x saved model格式，但是不能继续训练（python是可以的） 训练速度还是比python的慢 测试环境准备 数据方面这里我们用之前...ChineseGLUE https://github.com/ChineseGLUE/ChineseGLUE 的测试数据机LCQMC。...，而不是直接针对[CLS]输出进行训练 // 是因为如果不fine-tune bert的参数的话，只用[CLS]效果会差一点 const rnn = tf.layers.bidirectional...({ layer: tf.layers.lstm({units: 128, returnSequences: false}) }) // masking很重要，我封装的模型

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用NodeJSTensorFlowJS调用BERT实现文本分类

NodeJS版本理论上也是可以用GPU的 文本以NodeJS为基础，给出一个文本分类例子œ 按照当前的情况，NodeJS版本其实更适合直接调用Python训练好的模型使用，因为加载速度和推理速度都比Python...*下面的算子 虽然NodeJS版本可以加载TensorFlow 2.x saved model格式，但是不能继续训练（python是可以的） 训练速度还是比python的慢 测试环境准备 数据方面这里我们用之前...ChineseGLUE https://github.com/ChineseGLUE/ChineseGLUE 的测试数据机LCQMC。...，而不是直接针对[CLS]输出进行训练 // 是因为如果不fine-tune bert的参数的话，只用[CLS]效果会差一点 const rnn = tf.layers.bidirectional...({ layer: tf.layers.lstm({units: 128, returnSequences: false}) }) // masking很重要，我封装的模型

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YOLOV5 v6.1更新 | TensorRT+TPU+OpenVINO+TFJS+TFLite等平台一键导出和部署

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。...比如，onnx文件的导出： onnx导出 1重大更新 TensorRT支持:TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js模型导出现在完全集成使用python export.py -...Export Benchmarks:使用python utils/ Benchmark.py导出所有YOLOv5格式(mAP和速度)。目前在CPU上运行，未来的更新将实现GPU支持。 架构:无更改。...{0: 'batch', 1: 'anchors'} # shape(1,25200,85) } if dynamic

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机器学习项目：使用Keras和tfjs构建血细胞分类模型

mkdir .kaggle 使用pip安装Kaggle CLI：在新单元格中 运行!pip install kaggle 下载数据集： !...部署模型： 训练完成，我们需要将模型部署到生产环境中，以便每个人都可以使用它。有多种策略可用于部署机器学习系统。我想在客户端机器上运行完整的推理，所以我开始构建一个web应用程序来实现这一点。...使用以下命令将模型转换为tfjs格式： $tensorflowjs_converter--input_format keras \ Model.h5 \...最后一部分:客户端推理引擎的开发 在本节中，我不会过多地强调UI设计，而是强调推理部分，比如如何使用安装好的tfjs运行推理。转到react app目录。...，我学会了如何使用谷歌colab在云上训练ML模型，我还学会了如何部署ML模型进行生产。

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TensorFlow,Keras谁在行？

在下面的代码中，我们可以看到在不同的框架中是怎么操作的。...而我们一般只关注对宽、高的步长，所以假如我们希望步长是2，那么stride就是[1,2,2,1]; 填白(padding):这个是我们之前讲过的，如果不填白，就设为VALID，如果要填白使得卷积后大小不变...=64) 这里的epoch代表迭代的次数，注意，这里为什么我只写了6次！？...细心的读者会注意到，用TensorFlow的时候，我们使用的MNIST数据集自带的一个取mini-batch的方法，每次迭代只选取55000个样本中的64个来训练，因此虽然迭代了3000多次，但实际上也就是...我们搭建好模型就编译，编译好模型就训练，一气呵成，而且keras在训练中，内置了日志打印，所以我们很容易看清楚训练的过程怎样。 上面这么一说，好像Keras什么都好。

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跨出前端智能化的第一步-tensorflow的应用

第一部分、引言 一、阅读本篇文章你能得到什么 1、了解tensorflow及关键社区资源；2、能够自主训练和应用自己想要的模型（主要）；3、开阔前端智能化的思考与认知； 二、什么是对象识别 简单来说，在图片或视频识别出你关注的对象类别.../s/video/BV1… 三、前端为什么需要对象识别能力 ?...第二部分、object_detection完整实践 分为以下几个环节：1、搭建环境；2、创建数据集；3、选择预训练算法模型；4、调整参数开始训练；5、验证训练成果；6、导出并转换模型给前端使用（浏览器/...就行了，没有太多必要使用tensorflow1；安装和使用过程中应该会遇到一些pip包缺失的问题，这个需要自己看提示解决，其实跟npm类似。...六、导出并转换模型给前端使用（浏览器/node环境） exporter_main_v2.py 导出saved_model； 记得pip install tensorflowjs，然后使用tensorflowjs_converter

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2万元「煤气灶」Titan RTX做深度学习？机器之心为读者们做了个评测

图 4.4.7：训练阶段的 GPU 利用率 在训练阶段，PyTorch 使用了最多的 GPU 资源，TensorFlow 最少。 ?...图 4.4.8：训练阶段的 GPU 内存利用率 在训练阶段，PyTorch 使用了最多的 GPU 内存资源，TensorFlow 最少。 ?...图 4.4.9：训练阶段的 CPU 利用率 在训练任务上，MXNet 使用最少的 CPU 资源，TensorFlow 平均使用最多。 ?...图 4.4.10：训练阶段的内存利用率 在训练上，PyTorch 使用的 CPU 内存最多，MXNet 和 TensorFlow 平均使用的内存类似。...在 GNMT 的测试中，MXNet 训练速度最快，PyTorch 在神经网络协同过滤训练中速度是最快的，TensorFlow 在 Word2Vec 训练中是最快的。 ?

1.4K50

tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法

补充知识：tensorflow运行单张图像与加载模型时注意的问题 关于模型的保存加载： 在做实验的情况下，一般使用save函数与restore函数就足够用，该刚发只加载模型的参数而不加载模型，这意味着...) 得到的文件如下： 在一个文件夹中，会有一个checkpoint文件，以及一系列不同训练阶段的模型文件，如下图 ?...ckeckpoint文件可以放在编辑器里面打开看，里面记录的是每个阶段保存模型的信息，同时也是记录最近训练的检查点 ckpt文件是模型参数，index文件一般用不到（我也查到是啥-_-|||） 在读取模型时...1通道的图像，即灰度图，那么你得到的numpy是一个二维矩阵，将使用opencv读入的图像输出shape会得到如（424,512）这样的形状，分别表示行和列，但是在模型当中通常要要有batch和通道数，..., shape=[1,512, 424, 1], name=’input’) 测试： 如果使用的是自己的数据集，通常是制作成tfrecords，在训练和测试的过程中，需要读取tfrecords文件，

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TensorFlow-手写数字识别（二）

isTrain：用来区分训练阶段和测试阶段，True 表示**训练**，False表示**测试**。...xs,ys=sess.run([img_batch,label_batch]) 之前：使用函数xs,ys=mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE) 现在：在sess.run中执行图片和标签的批获取...函数读出图片和标签喂给网络 现在：用函数 get_tfrecord 替换读取所有测试集 1 万张图片 isTrain：用来区分训练阶段和测试阶段，True 表示训练，False 表示测试 xs,ys=...sess.run([img_batch,label_batch]) 之前：使用函数 xs,ys=mnist.test.next_batch(BATCH_SIZE) 现在：在 sess.run 中执行图片和标签的批获取...注：以上测试图片用的是下面教程中自带的图片，测试结果100%准确，我自己用Windows画图板手写了0~9的数字，准确度只有50%左右，可能是我手写字体和MNIST库中的风格差异较大，或是目前的网络还不够好

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TensorFlow.js简介

本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。 一点提示 如果你想体验代码的运行，我在Observable上创建了一个交互式编码会话。...为了做到这一点，我们调用dispose() const x = tf.tensor([1,2,3]); x.dispose(); 请注意，我们在以后的操作中不能再使用张量x。...Tensorflowjs支持大多数重要的优化器。 我们将举一个简单的例子：f(x)=x⁶+2x⁴+3x²+x+1。函数的曲线图如下所示。可以看到函数的最小值在区间[-0.5,0]。...回到我们的模型，使用flatten()将输入从形状[BATCH_SIZE，a，b，c]转换为形状[BATCH_SIZE，axbxc]。这很重要，因为在密集层中我们不能应用2d数组。...它是一个轻量级的CNN，经过优化，可以运行在移动应用程序中。Mobilenet基于ImageNet类别进行训练。实际上，它是在1000个分类上进行了训练。

1.6K30

尝试克服一下小伙伴对神经网络的恐惧No.26

这两天仔细研究了一下神经网络，简单的结构其实没想象中那么恐怖，只是我们自己吓自己，今天希望能把理解到的东西分享给大家，克服一下大家的恐惧，我使用的框架是Tensorflow。...先提一个概念，placeholder占位符，这个东西是我们用来进行填坑的东西，也就是我们能在调用的使用传入的东西，其他的东西在网络编写完成之后，只能由程序进行变更，我们是不能人为干预的。...数据集是MNIST数据集，一堆的28 * 28像素的图片以及他们的标签值，测试集和训练集是分开的，不知道怎么下载的自己去官网看。我这里就直接引入了。 ?...然后用训练集进行训练网络，测试集进行测试，如果效果还不错呢，我们就把这个训练完网络直接应用到实时预测当中去。再说一遍：训练完的网络可以直接应用到实时预测中。 那怎么去构建这个网络以及怎么训练呢？...(100) sess.run(train_step , feed_dict={x : batch_xs , y_ : batch_ys}) 网络训练完了，该开始测试了吧？

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使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）「建议收藏」

实质上，官网TensorFlow已经使用TF-slim实现了InceptionNet V1,V2,V3,V4等模型，为什么不用呢？因此鄙人在此基础上，完成训练和测试的封装。...官网TensorFlow已经提供了使用TF-slim实现的InceptionNet V1,V2,V3,V4模型。TF-Slim是tensorflow中定义、训练和评估复杂模型的轻量级库。...由于inception_v3使用了batch_norm层，需要更新每一层的`average`和`variance`参数, 更新的过程不包含在正常的训练过程中, 需要我们去手动更新，并通过`tf.get_collection..., 注意到我们使用了`batch_norm`层时,需要更新每一层的`average`和`variance`参数, # 更新的过程不包含在正常的训练过程中, 需要我们去手动像下面这样更新..., 注意到我们使用了`batch_norm`层时,需要更新每一层的`average`和`variance`参数, # 更新的过程不包含在正常的训练过程中, 需要我们去手动像下面这样更新

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