pip3 install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3-none-any.whl
python下载 需要python3.x<=3.7 https://www.python.org/ftp/python/3.7.7/python-3.7.7-amd64.exe
这篇文章是发表在NP上的文章,主要是用的机器学习的方法来寻找植物的marker基因的文章。
创建镜像后如果快速运行镜像,docker run 有很多参数,只有少部分会修改,如果每天创建很多容器,每次都完整输入一次命令就很麻烦,容易出错,这时我们可以写一个 shell 脚本,把会修改的值变成参数,然后运行脚本的时候传递会变的参数即可。
服务器是阿里云的CentOS7.4,默认的时候选择的CUDA驱动选错了,1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0,注意不要太高,也不要太低!TF很挑剔!
TensorFlow是Google推出的深度学习框架,也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2,不过安装完才发现,TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大,基本上是不兼容的。也就是说,基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行,当然,一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码,尽管Google提供了转换工具,但并不保证能100%转换成功,可能会有一些瑕疵,而且转换完仍然需要进行测试,才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行,不仅麻烦,而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式:在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来,运行以前的代码,就切换回TensorFlow1,想尝鲜TensorFlow2,再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢?本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。
Python是最受欢迎和随需应变的通用编程语言之一。它是一种解释性的高级编程语言,支持多种编程范例,包括过程式,面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库,它通常被描述为“py自带着电池”。
目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习,因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
在安装TensorFlow时,必须要注意与CUDA、cuDNN版本之间的搭配,否则有可能安装失败。下图是windows系统下版本对应关系:
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8):
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谷歌近期更新了Tensorflow Object-Detection API里面的detection_model_zoo,模型都是非常前沿的,其性能都处于该领域的领先水平,如下图所示:
1、先在www.erlang.org/downloads下载erlang的源码 2、http://www.rabbitmq.com/download.html下载rabbitMQ 3、安装依赖 yum install ncurses-devel openssl 避免启动rabbitMQ出现问题,重新安装一下openssl。 下载地址:https://www.openssl.org/source/
https://blog.csdn.net/ccbrid/article/details/103491467
进入 python 官网 ,在Downloads(下载)下面,点击 Window 进入下载列表页
在成功调用官网打包好的tensorflowjs模型后,怎么调用自己的模型呢?又需要做哪些处理呢?
基于tensorflow框架构建的快速对象检测模型构建、训练、部署框架,是针对计算机视觉领域对象检测任务的深度学习框架。之前tensorflow2.x一直不支持该框架,最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了,同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。其中model zoo方面,tensorflow1.x基于COCO数据集预训练支持对象检测模型包括:
2019 谷歌开发者大会于 9 月 10 日和 11 日在上海举办,大会将分享众多开发经验与工具。在第一天的 KeyNote 中,谷歌发布了很多开发工具新特性,并介绍而它们是如何构建更好的应用。值得注意的是,TensorFlow 刚刚发布了 2.0 RC01 版和 1.15,谷歌表示 1.15 是 1.x 的最后一次更新了。
1. 章节一:初探AI(《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》):(已完成)
| 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
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。
GPU Driver:NVIDIA-Linux-x86_64-460.80.run
由于我们实验室服务器的cuda版本是9.0,因此只能使用1.1.0版的PyTorch,否则无法使用GPU。但是这个项目源码中使用了一些PyTorch 1.3以上的新功能,所以我要先修改一部分源码(如果你的Pytorch版本大于等于1.3,可以略过这部分内容)
在使用TensorFlow进行深度学习开发时,如果你遇到了module 'tensorflow' has no attribute 'Session'的错误,那么本篇博客将会解释该错误的原因以及如何解决它。
今天咱们来搞点有趣的事情:人像卡通化。本文的人像卡通化功能没有使用第三方接口功能,辰哥知道百度有提供接口,并且十来行代码就可以搞定,但是有使用次数限制,所以辰哥就通过搭建神经网络模型,借助数据集进行训练,最后得到模型。
本文主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的区别,以及软硬件环境的搭建,包括Tensorflow1.x和Tensorflow2.x在同一台机器上如何共存。在后续的文章中将深入讲解用Tensorflow2.x训练各种模型,以及利用模型完成相关的工作。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中,配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义,恰逢中文预训练模型出来,还是按照之前的数据来做NER方面的fine-tune
开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说:学术界用PyTorch,工业界用TensorFlow。
TensorFlow Serving[1] 可以快速部署 Tensorflow 模型,上线 gRPC 或 REST API。
rabbtmq 依赖于erlang,rabbitmq 3.7.7 版本对erlang的依赖关系参见:http://www.rabbitmq.com/which-erlang.html erlang版本为21.0.x,因此,需要首先安装21.0.x。考虑到服务器环境可能无法直接与外网环境互通,因此决定采用下载源码自行编译erlang。(基础的yum repo运维是支持的)
Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard(看板),为数据分析提供了轻量级的数据查询与可视化方案。
MiNLP-Tokenizer是小米AI实验室NLP团队自研的中文分词工具,基于深度学习序列标注模型实现,在公开测试集上取得了SOTA效果。其具备以下特点:
如何安装tensorflow object detection API框架,看这里:
截至发文,tf最新版为2.3.1,以下以2.3.1举例 按照tf 1.15在pom中引入的写法,2.3.1应该是
说明,由于Python的缓存协议,只要PyTorch的数据是在cpu上,不是在GPU上,那么torch.Tensor类型的数据和numpy.ndarray的数据是共享内存的,相互之间的改变相互影响.This zero-copy interoperability with NumPy arrays is due to the storage system working with the Python buffer protocol (https://docs.python.org/3/c-api/buffer.html).
自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构,如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等,它经常被研究人员和公司所使用,提供 PyTorch 和 TensorFlow 的前端实现。
Pytest能够满足我们对单元测试框架的许多要求,它简洁易用,同时提供了丰富的功能来进行测试用例的管理和执行。在本文中,我们将深入探讨如何使用 Pytest 运行多条测试用例、测试文件或测试包,并且指定运行特定的测试用例,并对执行结果进行分析。
今天的分享来满足这位读者的需求,想读“关于数据库sql或者MySQL的,就那种Python来处理数据库,比如Python爬虫爬到数据,然后封存到数据库里面,然后再从sql里面读取,进行分析可视化”。
原标题:TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics
https://github.com/hanxiao/bert-as-service
问题:在安装mmdetection时,安装mmcv经常出现、ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext’ 问题。 环境:ubuntu16.04+Anaconda3+python3.7.7+cuda10.0+cuDNN7.6.4.3
我们常常有一个概念,SSD 等单阶段目标检测器很快,但准确性比不上 Mask R-CNN 等两阶段目标检测器,尽管两阶段目标检测推断速度要慢许多。那么有没有一种兼顾两者的目标检测器?设计这样的检测器又会出现什么挑战?这就是该论文作者所关心的。
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在PyCharm的Project Interpretor中安装包总是失败,如下图所示:
1.这次稍微不一样,不过还是进入data目录,创建RabbitMq目录并进入该目录
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