文章出处：【学习日记】node原版本的卸载和多版本node的安装与切换（NVM）_node重新安装版本命令-CSDN博客 正文： 一、使用的环境和技术 Windows 11 NVM node.js 二、...四、node 的不同版本安装及切换 使用 nvm install 版本号> 命令安装指定版本的NodeJS 先别装！都先给我去配淘宝镜像！看问题部分！ 问题：下载界面不动了？...五、开始使用 检查是否真的安装了nodejs 装成功后在 NVM 安装目录下出现一个 所安装版本的文件夹，这时可以尝试在小黑窗使用 nvm list 命令查看已安装 NodeJS 列表。...安装其他版本的node （1）可以使用 nvm list available 查询可插入版本号，LTS表示可插入稳定版本。（如未指定版本，建议安装LTS下的版本） （2）安装另一个版本的node。...（这里直接安装成功了没有卡住，推断应该是前面配置了淘宝镜像的成果） 切换node版本 （1）使用 nvm use 版本号> 切换需要使用的 NodeJS 版本。
在Python终端中尝试导入相应的模块并检查是否成功。有时，导入语句在特定环境中可能会失败，这可能意味着你的环境配置存在问题。...然后，我们加载了训练好的模型和类别标签，并准备了待测试的图像。接下来，我们对图像进行预处理和缩放，并使用训练好的模型进行目标检测。...下面是一些Keras-RetinaNet库的特性和功能：特性高性能：RetinaNet算法在目标检测任务上具有很高的准确性和召回率，适用于各种不同的应用场景。...模型评估：库提供了评估工具，可用于计算模型在验证集上的精度、召回率以及平均精度(mean Average Precision, mAP)等指标，以评估模型的性能。...模型转换：Keras-RetinaNet库还提供了模型格式转换工具，可以将训练好的模型转换为其他框架（如TensorFlow、Caffe）所支持的格式，以便在其他环境中使用。
-Caffe可与cuDNN结合使用，可用于测试AlexNet模型，在K40上处理一张图片只需要1.17ms； -模块化：便于扩展到新的任务和设置上； -使用者可通过Caffe提供的各层类型来定义自己的模型...配置采用的是四层全连接的神经网络（参见基准测试脚本）和一个大小是8192 的高效mini batch。在相同的硬件和相应的最新公共软件版本（2015.12.3前的版本）的基础上得到如下结果： ?...Theano具有以下特点： -与NumPy紧密相关--在Theano的编译功能中使用了Numpy.ndarray ； -透明地使用GPU--执行数据密集型计算比CPU快了140多倍（针对Float32）...Keras可以说是Python版的Torch7，对于快速构建CNN模型非常方便，同时也包含了一些最新文献的算法，比如Batch Noramlize，文档教程也很全，在官网上作者都是直接给例子浅显易懂。...Keras也支持保存训练好的参数，然后加载已经训练好的参数，进行继续训练。 Keras侧重于开发快速实验，用可能最少延迟实现从理念到结果的转变，即为做好一项研究的关键。
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。...实现中使用的一些自定义Keras层，你还需要安装TensorFlow版本的keras-contrib： git clone https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git...，而trainB包含具有所需卡通风格的图像。...这里提供了详细的日志消息，模型架构和进度条，可以使你可以更好地了解训练训CartoonGAN时发生的情况。...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。
微软开源的深度学习框架，CNTK具有高度优化的内置组件，可以处理来自Python，C ++或BrainScript的多维密集或稀疏数据。...同时，它借鉴了业界主流开源框架的高性能和良好的可扩展性特点，并扩展了对X86和NV GPU的支持。在手机上，TNN已被许多应用程序使用。...它支持深度学习模型的推理和训练，在设备推理和训练方面具有业界领先的性能。...支持安卓和ios平台，CPU和GPU使用，提供量化工具。可以直接使用Paddle Fluid训练好的模型，也可以将Caffe模型进行转化，或者使用ONNX格式的模型。...MACE MACE是2018年小米在开源中国开源世界高峰论坛中宣布开源的移动端框架，以OpenCL和汇编作为底层算子，提供了异构加速可以方便在不同的硬件上运行模型，同时支持各种框架的模型转换。
在本文中，我将介绍如何使用深度学习框架 Keras 实现一个类似 FaceID 的算法，解释我所采取的各种架构决策，并使用 Kinect 展示一些最终实验结果。...此外，这种方法也无法利用苹果实验室中离线训练好的复杂网络，这样也就不能将更先进的网络模型部署到手机上了。 那 FaceID 的模型训练究竟如何呢？...这种网络模型是由苹果离线训练好的，能将脸部信息映射到低维潜在空间，通过使用对比损失（contrastive loss）来最大化不同人脸之间的差异。...我们最终拥有的是一个现用模型，只需在初始设置过程中拍摄一些人脸照片后，计算人脸位于所在的脸部映射空间中的位置即可，而不需要再进一步训练或优化模型以识别不同用户。...FaceID 能自动适应脸部变化 下面，我将介绍如何在 Python 中用 Keras 框架来实现上述过程。 ▌用 Keras 实现 FaceID 对于所有的机器学习项目而言，首先需要的是数据。
相比之下，在默认情况下TensorFlow会创建一个计算图，优化图代码以提高性能，然后训练模型。...同时，PyTorch并不是整体式C++框架的Python绑定。其目的是与Python深度集成，并允许使用其他Python库。 ?...在拥有GPU的计算机上，TensorFlow.js可以非常快速地在浏览器中运行。 TensorFlow Lite是一个用于移动设备的开源深度学习框架。...目前它可以为iOS、ARM64和Raspberry Pi构建模型。TensorFlow Lite有两个主要组件：解释器和转换器。解释器可以在许多不同的硬件类型上运行经过特别优化的模型。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
相比之下，在默认情况下TensorFlow 会创建一个计算图，优化图代码以提高性能，然后训练模型。...同时，PyTorch 并不是整体式 C++ 框架的 Python 绑定。其目的是与Python 深度集成，并允许使用其他 Python 库。...在拥有 GPU 的计算机上，TensorFlow.js 可以非常快速地在浏览器中运行。 TensorFlow Lite 是一个用于移动设备的开源深度学习框架。...目前它可以为iOS、ARM64 和 Raspberry Pi 构建模型。TensorFlow Lite 有两个主要组件：解释器和转换器。解释器可以在许多不同的硬件类型上运行经过特别优化的模型。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
这个项目需要结合： Flask：用Python创建一个基本的Web应用程序 Keras：部署训练好的RNN 使用Jinja模板库进行模板化 用于编写网页的HTML和CSS 最终我们得到一个Web应用程序...这些函数使用经过训练的Keras模型生成具有用户指定的diversity和num_words的新专利。这些函数的输出依次被发送到random.html或seeded.html任一模板作为网页。...这将立即使web应用程序在localhost:10000上可用。 根据家庭WiFi的配置方式，你应该能够使用你的IP地址从网络上的任何计算机访问该应用程序。...下一步 在个人计算机上运行的Web应用程序非常适合与朋友和家人共享。不过，我绝对不会建议在你的家庭网络中向所有人开放这个网站！...结论 在本文中，我们了解了如何将经过训练的Keras深度学习模型部署为Web应用程序。这需要许多不同的技术，包括RNN，Web应用程序，模板，HTML，CSS，当然还有Python。
本文以 VGG16 和 ResNet50 模型为例，使用 ONNX 运行不同的 AI 模型对图片数据进行推理生成特征向量，最后在 Milvus 中进行特征向量检索，返回相似的图片。...本文示例中，我们将 Keras 框架下预训练好的 ResNet50 模型转换为 ONNX 格式，再调用另一个 ONNX 格式的 VGG16 模型，从而实现不同模型的处理分析。...注：在模型转换过程中，使用官方的接口 keras2onnx.convert_keras(model, model.name) 时返回错误AttributeError: 'KerasTensor' object...后按照 Stack Overflow 的解决方案，使用 Python 的 Bash 命令执行后成功转换模型。...我们的技术在新药发现、计算机视觉、推荐引擎、聊天机器人等方面具有广泛的应用。
此外，Pytorch 社区也在积极推动 XLA 在 Pytorch 下的开发，并已推出 PyTorch/XLA TPU 版本，但目前仅支持谷歌平台的 TPU 使用。...同时，它提供了多种编程语言的接口，如 Python、R、Scala 和 C++ 等，使得不同背景的开发者都能使用该框架。...这使得将训练好的模型部署到不同平台变得更加容易。 MXNet 支持超大规模云厂商 AWS 和 Azure。...支持多种语言和平台： 编译后的模型可以在多种编程语言（如 Python、Java）和平台上使用。...降低部署难度： Treelite 使得将训练好的模型部署到不同平台变得更加简单，无需担心原始训练框架的依赖。
Deep Learning Studio是自2017年1月以来第一个强健的深度学习平台，有云计算和桌面计算两个版本，该平台拥有可视化界面。...在Deep Learning Studio中，预先训练好的模型以及内置的辅助功能可以简化和加速模型开发过程。我们可以导入模型代码，并使用可视化界面编辑模型。...平台会自动保存每个模型版本，因为它会迭代和调整超参数以提高性能。也可以比较不同版本的性能以找到最佳设计。 AutoML特性可以让人们在没有深度学习知识的情况下设计第一个神经网络。 ?...对于那些想要在自己的GPU或CPU上训练模型的用户，Desktop版本允许他们使用他们自己的电脑，而不用按小时计费。...64位CPU 内存 – 建议4GB或更大 GPU - 具有计算能力大于 3.0的NVIDIA GPU 在检查系统的兼容性后，您只需从deepcognition.ai/desktop/下载此软件。
这些深度学习框架都依赖于计算图的概念，计算图定义了需要执行的计算顺序。在这些框架中你使用的是一种可以建立计算图的语言，并且语言的执行机制与其宿主语言本身的机制有所不同。...，如模型和图层（Keras） 。...Keras是其后端库的包装，该后端库可以是TensorFlow或Theano - 这意味着如果你们在使用以TensorFlow为后端库的Keras，你实际上是在运行TensorFlow代码。...训练好模型后，我们将在一个扩展名为.caffemodel的文件中获得训练好的模型。 我不会为Caffe做代码展示，但是您可以在 Caffe 的主页上查看一个教程。...您可以轻松地训练模型而无需编写任何代码。它的Python接口非常有用，因为您可以在不使用Python代码的情况下部署模型。不利的一面是，您需要为每个新的GPU图层编写C++内核代码（在Caffe下）。
1、概念 Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端，相当于Tensorflow、Theano、CNTK的上层接口，号称10行代码搭建神经网络，具有操作简单...【图 3-1 keras模块结构图】 3、安装方式 Keras的安装为以下三个步骤： 1) 安装anaconda（python）； 2) 用于科学计算的python发行版，支持Linux、Mac、Windows...系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便的解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题； 3) 利用pip或者conda安装numpy、keras、 pandas、tensorflow...4、使用Keras搭建神经网络 使用keras搭建一个神经网络，包括5个步骤，分别为模型选择、构建网络层、编译、训练和预测。每个步骤操作过程中使用到的keras模块如图3-2所示： ?...支持语言 C++/Cuda C++ python (Go，Java，Lua，Javascript，或者是R) Python 封装算法 1、对卷积神经网络CNN的支持非常好，拥有大量训练好的经典模型（AlexNet
我们知道Tensorflow其实是C++开发的，平时训练啥的我们主要使用python API。...当然，为了使得原先是Tensorflow/Keras的用户感觉爽，如果你使用Python API你也可以完全使用Keras/Tensorflow 的Style来完成代码的编写。...2、其次是多个TF模型同时训练，给的一样的数据，但是不同的参数，从而充分利用分布式并行计算来选择最好的模型。 3、另外是模型训练好后如何集成到Spark里进行使用呢？...没错，SQL UDF函数，你可以很方便的把一个训练好的模型注册成UDF函数，从而实际完成了模型的部署。...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，
每当一个框架比另一个更好地处理你的任务时，请仔细查看它们是否执行相同的预处理（我几乎可以肯定他们不同）。 3.创建网络 下一步是导入预训练好的ResNet-50模型，这在两种情况下都是轻而易举的。...然后，我们使用基本模型的输入和输出以功能性的方式创建模型。然后我们使用 model.compile（…）将损失函数，优化器和其他指标放入其中。 在PyTorch中，模型是一个Python对象。...Keras和PyTorch以不同的方式处理log-loss。 在Keras中，网络预测概率（具有内置的softmax函数），其内置成本函数假设它们使用概率工作。...中，我们可以从JSON文件加载模型，而不是在Python中创建它（至少在我们不使用自定义层时不需要这样）。...这种序列化方便了转换模型。 PyTorch可以使用任何Python代码。所以我们必须在Python中重新创建一个模型。在两个框架中加载模型权重比较类似。
软件环境操作系统： Linux: Linux 系统在 AI 开发领域应用广泛，因为它具有良好的兼容性、稳定性和可定制性。...编程语言： Python: Python 是 AI 领域最流行的编程语言之一，因为它具有简洁的语法、丰富的库和框架，以及活跃的社区。...spaCy: spaCy 是一个 Python 自然语言处理库，具有高效的性能和丰富的语言模型。...开发流程需求分析: 明确 AI 智能体的功能和目标。数据准备: 收集和处理用于训练智能体的数据。模型选择: 选择合适的 AI 模型和算法。模型训练: 使用数据训练 AI 模型。...模型评估: 评估模型的性能。模型部署: 将训练好的模型部署到应用环境中。测试与优化: 测试智能体的性能，并进行优化。
在深度学习中，由多个处理层构成的计算模块可以学习到具有多重抽象级别的数据特征。 这些层状的特征表示正是通过一个称为”神经网络”的模型来学习的，其结构依次层叠在一起。...在TensorFlow的内部，张量被表示为基本数据类型的n维数组。 我们需要使用张量的原因是因为 NumPy（在Python里进行科学计算的基础软件包）缺乏创建张量的能力。...Keras是一个高级的神经网络API，它用Python编写，并且能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。 它的开发重点就是能够快速构建实验模型。...当您迭代和调整超参数以提高性能时，平台会自动的保存每个模型版本。 您还可以通过比较不同版本的性能以找到最佳模型设计。..."模型"选项卡可以让您使用很多先进的深度学习功能以及不同类型的神经网络层来创建自己的模型，但是为了让Deep Cognition能处理所有的建模，我们将使用AutoML功能： 我们选择了Image，
我们知道Tensorflow其实是C++开发的，平时训练啥的我们主要使用python API。...当然，为了使得原先是Tensorflow/Keras的用户感觉爽，如果你使用Python API你也可以完全使用Keras/Tensorflow 的Style来完成代码的编写。...其次是多个TF模型同时训练，给的一样的数据，但是不同的参数，从而充分利用分布式并行计算来选择最好的模型。 另外是模型训练好后如何集成到Spark里进行使用呢？...没错，SQL UDF函数，你可以很方便的把一个训练好的模型注册成UDF函数，从而实际完成了模型的部署。...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，
这样，可以并行执行独立的操作，从而加快基础计算图的执行速度。 分布式执行：并行性的一个相关好处是，并行执行可以在同一台物理计算机上执行，也可以在另一台物理计算机上完成。...它在调试磁盘上的模型时非常有用，并且可以在不读取，编写或修改任何代码的情况下使用。 在本节中，我们将简要介绍如何安装此工具，使用它分析图的不同组件并运行计算图。...在低功率机器上运行 TFLite TFLite 能够在低功耗和低二进制计算机上运行的能力使其在嵌入式 Linux 计算机上运行时非常强大。...使用model.fit方法还将在图模式下训练模型，并具有所有优点和优化功能，这些优点和优点包括： TF 2.0 的未来 TF 2.0 目前处于 beta 版本，因此仍在开发中。...使用tf.layers API 创建的模型与tf.keras.layers具有一对一的比较。
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