选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js :
【人工智能头条导读】TensorFlow 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算。借助灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU、GPU、TPU)和设备(桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等)。最近在 JS 社区中,对 TF 中 Java API 相关项目与技术的高度需求是前所未有的。
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js : 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。 摘要: 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解,迁移学习技术的实践应用,全文从技术聊到产品的玩法,设计师/产品经理只有懂得技术的新特性,才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化,研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。 阅读本文需要有 tensorf
作者 | Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison
我们将使用卷积神经网络(CNN)来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集(https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset)上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
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。
本文介绍了 TensorFlow 常见模型格式和载入、保存方法。TensorFlow 支持多种模型格式,包括 CheckPoint、GraphDef、SavedModel 等,这些格式之间关系密切,可以使用 TensorFlow 提供的 API 来互相转换。在训练和部署模型时,可以根据具体需求选择相应的格式。
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML,CSS的文章,人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗?
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库,可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等,且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此,可以不需要服务器GPU来训练神经网络。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。
本文结构: 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例:regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1. 什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库,不仅可以在浏览器中运行机器学习模型,还可以训练模型。 具有 GPU 加速功能,并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型,也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器,而且在本地开发的代码与发送给用户的代
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中,讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型,用来识别手写数字。值得注意的是,这个训练过程是在浏览器中完成的,使用的是客户端的资源。
人工智能的应用非常广泛,尤其是在医疗领域。先进的人工智能工具可以帮助医生和实验室技术人员更准确地诊断疾病。例如,尼日利亚的一位医生可以使用这个工具从他根本不了解的血液样本中识别出一种疾病,这有助于他更好地理解疾病,从而可以更快地开发出治疗方法,这是人工智能民主化的一个优势,因为AI模型和工具可以在全世界范围内使用,尼日利亚的医生可以使用与麻省理工学院或世界上任何大学的研究学者使用的相同的工具和技术。
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件,并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后,构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到:
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型?数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio,另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
又是一年一度的十一黄金旅游周,你是在景区看人从众叕,还是在高速公路上观看大妈打太极呢?旅游黄金周我一般是尽量不出门,这个十一也不例外。十月一日跑了一个半马迎接国庆,十月二号选择去了一个偏门的景点:张之洞与武汉博物馆。今天则宅在家,吃吃喝喝之余,琢磨起识别狗狗的微信小程序。
“剪刀石头布”是我们小时候经常玩的游戏,日常生活中做一些纠结的决策,有时候也常常使用这种规则得出最后的选择,我们人眼能很轻松地认知这些手势,“石头”呈握拳状,“布”掌心摊开,“剪刀”食指和中指分叉,如何让机器识别这些手势呢?
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云