TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应;二在本地运行模型,
原因还是以前常见的镜像服务错误:http: server gave HTTP response to HTTPS client
python 版本切换 sudo update-alternatives --list python
之前发布过一篇文章 发布一个开源小项目 rules_docker_for_insecure_registries
genrule 的 参数 分为:sources,a tool(例如一个内置命令,一个shell脚本),一条命令,outputs
本篇文章通过https://github.com/bazelbuild/examples/tree/main/cpp-tutorial里面的例子,来简单介绍下bazel构建的基础知识,方便后续查找和学习。
修改KubeVirt的源码后需要重新部署,流程是:打包编译,生成docker image,push到镜像仓库,用生成的镜像部署到Kubernetes上。
大数据文摘作品 编译:姜范波、云舟 本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型,现在你正在试图让这个模型能够快速的演示,那么读这篇文章就对了。 阅读时长: 10-15分钟 使用前检查清单 检查tensorflow的安装 从 stdin 运行在线分类 在本地运行分类 把分类器放到硬编码(hardcoded)的代理 把分类器放到有服务发现(service discovery)的代理 用一
本篇的代码放在: https://github.com/backendcloud/example/tree/master/bazel-sample/docker WORKSPACE文件内容: 加载rules_go 加载rules_docker 加载gazelle 准备基础镜像alpine_linux_amd64和distroless_linux_amd64 (类似Dockerfile的FROM) ⚡ root@localhost ~/bazel-sample/docker main ± c
https://sites.google.com/view/actionablerepresentations
Bazel是一个类似于类似于 Make、Maven 和 Gradle的构建和测试工具。使用 Java、C++、Go、Android、iOS 以及许多其他语言和平台进行构建和测试。Bazel 可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。
安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。考虑到升级GLIBC有一定的风险,所以决定使用编译安装的方式安装tensorflow。基本流程是按照这篇教程: http://www.jianshu.com/p/fdb7b54b616e/ 进行的,但是因为选择使用的版本有些不同,自己又遇到了一些坑。所以重新整理一下操作步骤。为了使安装步骤对操作系统影响最小,安装时不使用root账户以及sudo权限,而是使用了一个普通账户makeuser进行操作(少数步骤需要使用root操作)
操作系统:GUN Linux操作系统AARCH64架构。 istio-proxy版本:istio-proxy1.15.2
选自Hive Blog 作者:Bowei 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 TensorFlow 或 Caffe 等深度学习框架训练好了 ML 模型,该模型可以作为 demo。如果你更喜欢轻量级的解决方案,请阅读本文。 GitHub 地址:https://github.com/hiveml/simple-ml-serving 其中包含的条目有: 检查 TensorFlow 安装:https://github.com/hiveml/s
在前面发布《elmlang时》我们谈到elmlang的函数FRP和可视调试特征,使得为其装配一个live ide变得可能,elmlang提供的插件,已经使其它能很轻松地接入市面上几大IDE,如本地我们有atom,vscode这样的东西,在业界是推崇用vim的,他命令区和编辑区合一的ui方案使之成为通用ide,那么在远程呢,越来越流行的还有很多web IDE,elmlang for webapp的特性使得其天然就与web ide相生相融,与我的想法颇为迎合的是,elmlang的官方发布了一个ellie:el-li-e,elmlang live editor的意思,它模拟了atom这样的本地编辑器方案,该项目托管在https://github.com/ellie-app/ellie。
为了将proto文件转成编程语言代码,需要安装编译工具protoc。本篇验证使用 Bazel 构建 是否能和手动执行 protoc 和插件 的编译一样的结果。
内存池:https://github.com/Light-City/light-memory-pool
目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。
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。
先用Go写个hello-world源文件。执行go mod init和go mod tidy
上面的WORKSPACE调用下面的deps.bzl,在deps.bzl用内置的方法http_archive引入bazel基础库Skylib依赖
This tutorial showcases the features of TensorFlow Debugger (tfdbg) command-line interface. It contains an example of how to debug a frequently encountered problem in TensorFlow model development: bad numerical values (nans and infs) causing training to fail.
https://www.arxiv-vanity.com/papers/1902.08295/
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md
最简单的入门方法是使用我们提供的Docker脚本。 如果你想直接在机器上安装它,请查看下一节。
clone grpc-go 官方仓库, 找到 https://github.com/grpc/grpc-go/tree/master/examples/helloworld 添加bazel所需文件 修改后的源码放在:https://github.com/backendcloud/example/tree/master/bazel-sample/bazel-grpc-go 运行gazelle生成BUILD文件: ⚡ root@localhost ~/grpc-go/examples master
宏是实例化规则的函数。当 BUILD 文件过于重复或过于复杂时,它就非常有用,因为它允许您重复使用某些代码。
MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架,其包括快速ML推理,经典计算机视觉和媒体内容处理(如视频解码)。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图,它由4个计算节点组成:PacketResampler计算器;先前发布的ObjectDetection子图;围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图;以及绘制可视化效果的Renderer子图。
机器之心编译 参与:李亚洲、路 本文介绍了腾讯微信翻译团队开源的人工智能围棋项目 PhoenixGo,该项目是对 DeepMind AlphaGo Zero 论文《Mastering the game of Go without human knowledge》的实现。 PhoenixGo 是腾讯微信翻译团队开发的人工智能围棋程序。据介绍,该项目由几名工程师在开发机器翻译引擎之余,基于 AlphaGo Zero 论文实现,做了若干提高训练效率的创新,并利用微信服务器的闲时计算资源进行自我对弈,缓解了 Ze
PhoenixGo是一个围棋AI程序,它执行AlphaGo Zero论文“掌握无人知识的Go游戏”。它也被称为FoxGo中的“BensonDarr”,CGOS中的“cronus”。在中国福州举办的“World AI Go Tournament 2018”中,来自微信团队的人工智能围棋程序PhoenixGo获得了冠军。
什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
ObjectDetection子图仅在请求时运行,例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲,在将视频帧传递到ObjectDetection之前,本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此,在识别的时候可以时间抖动更少,而且可以跨帧维护对象ID。
选自DataScience 作者:Chia-Chun 机器之心编译 参与:Edison Ke、路雪 本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候,在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说,存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的:想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时,或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。边缘计算(Edge c
KubeVirt替换virt-lantch中的libvirt的版本 参考之前发布的文章KubeVirt替换virt-lantch中的libvirt的版本
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
Bottle是一个轻量级的Web框架,此框架只由一个 bottle.py 文件构成,不依赖任何第三方模块。
很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。 tensorflow已经更新到1.13版,官方的linux安装文件采用的是glibc2.23, 而centos只支持到glibc2.17,所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错:
为了实现如标题所述的将多个静态库合并为一个动态库,内置的 Bazel 规则是没有这个功能的,Bazel C/C++ 相关的内置规则有:
本文介绍了一种在Android平台上使用TensorFlow进行物体检测的方法。首先介绍了Android平台如何调用TensorFlow,然后介绍了如何使用预训练的模型进行物体检测。最后,给出了一段示例代码和一张运行结果图。
TensorFlow目前在移动端是无法training的,只能跑已经训练好的模型,但一般的保存方式只有单一保存参数或者graph的,如何将参数、graph同时保存呢?
大家好,我是光城,最近花了几周业余时间,开发出这款轻量线程池,代码也全部开源啦,欢迎大家star。
作者:刘光聪 ,中兴通讯高级系统架构师,专注机器学习算法,分布式系统架构与优化。 原文:TensorFlow架构与设计:会话生命周期(http://www.jianshu.com/p/667cbb20d802) 责编:王艺 CSDN AI记者,投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net或扫描文末二维码添加微信。 相关文章: 图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计:图模块 TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分为「前端」和「后端」两个
对于个人和公司来说,存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的:想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时,或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
本篇文章翻译自tensorflow官网,会加上自己的一些实操讲解,便于大家快速运行起第一个移动端机器学习的demo。 为了让你在Android上开始使用tensorflow,我们将通过两种方式来构建我
Istio由控制面和数据面组成。其中Envoy是Istio在数据面缺省使用的转发代理,Istio利用Envoy的四层和七层代理功能对网格中微服务之间的调用流量进行转发。今天我们来分析一下Istio 使用到的Envoy构建流程。
在本篇文章中,我们将会介绍TensorFlow的安装,TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。
今天分享arrow日志库的设计与实现,所有源码均在星球提供(加入方式见末尾),本次项目重写arrow日志库,将arrow日志库提取出来,整个项目基于bazel构建。
GTX 1080+Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.0+TensorFlow 安装指导
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