；可以促进机器学习模型可重用部分的发布、发现和使用的TensorFlow Hub；针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案TensorFlow Lite；Swift的TensorFlow开源；面向JavaScript...介绍 TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库，可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义，训练和运行机器学习模型！...如果你有一个现成的TensorFlow或Keras模型，则可以将其转换为TensorFlow.js格式，并将其加载到浏览器中进行推理。 你可以导入的模型进行再训练。...这是只使用少量数据，快速训练准确模型的一种方法。 直接在浏览器中创作模型。你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和高级层API定义，训练和运行模型。...示例：https://github.com/tensorflow/tfjs-examples 教程：http://js.tensorflow.org/ 以下内容展示了如何在浏览器中导出用Python定义的模型进行推理
而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...它们包含了已在大型数据集上预先训练好的变量，并且可以用一个较小的数据集进行再训练，来提高泛化能力，或是加速训练。...在浏览器中使用 TensorFlow.js 进行机器学习开启了令人兴奋的新的可能性，包括交互式机器学习，还有一些所有数据都保存在客户端的使用场景。...例如， Emoji 寻宝游戏就是使用 TensorFlow.js 构建的应用程序。...除了对现有的对 Android 和 iOS 的支持外，还增加了对 Raspberry Pi 系统的支持，并演示了开发者如何在自己的应用程序中轻松使用 TensorFlow Lite。
TensorFlow 2.0 有四个主要部分组成： TensorFlow 核心，一个用于开发和培训机器学习模型的开源库； TensorFlow.js，一个在 Web 浏览器和 Node.js 上训练和部署模型的...TensorFlow.js 是一个利用 JavaScript 开发和训练机器学习模型，并在浏览器或 Node.js 中部署模型的库。...在 TensorFlow.js、ml5.js 之上还有一个高级库，它隐藏了张量和优化器的复杂性。 TensorFlow.js 可以通过浏览器支持移动设备和桌面设备。...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。...TensorFlow 的迁移学习教程演示了如何使用迁移学习提取和微调特征。PyTorch 的迁移学习教程也演示了相同的两种方法。
TensorFlow.js是一个利用JavaScript开发和训练机器学习模型，并在浏览器或Node.js中部署模型的库。...在TensorFlow.js、ml5.js之上还有一个高级库，它隐藏了张量和优化器的复杂性。 TensorFlow.js可以通过浏览器支持移动设备和桌面设备。...深度学习与迁移学习 PyTorch和TensorFlow都支持深度学习和迁移学习。迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。...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。...TensorFlow的迁移学习教程演示了如何使用迁移学习提取和微调特征。PyTorch的迁移学习教程也演示了相同的两种方法。
· Caffe 64（小巧版caffe） · Tensorflow Hub 介绍 GitHub是我生活中不可或缺的一部分！...它可以使用预先训练好的神经网络自动遮挡(block)图像里的任何一个人。该算法使用基于MS COCO数据集上预训练的Mask R-CNN模型。更加锦上添花的是？它不需要用GPU！！！...5.TensorFlow.js TensorFlow.js是一个全新开源机器学习框架，可以使用最底层的 Java 线性代数库或最高级的 API 在浏览器上开发机器学习模型。...如果你对了解Keras，那么高级神经网络层级API对你来说应该不那么陌生。 TensorFlow.js支持GPU加速，并自动支持WebGL(创建复杂的数据可视化应用)。...Tensorflow Hub TensorFlow Hub是一个发布、发现和重用TensorFlow中机器学习模块部分的平台。
Google在 TensorFlow World 上发布了三个重要公告： 模型集已扩展至 SavedModel 以外，目前有 TensorFlow.js、TensorFlow Lite 和 Coral...在 TF2.0 中使用预训练的 TF Hub 模型 如果您之前没有用过 TF Hub，有很多教程和演示，向您展示如何入门。要熟悉 TF Hub 的功能，最简单的方法就是使用适合特定任务的预训练模型。...最近Google发布了使用 TensorFlow Hub 进行文本分类 (Text classification with TensorFlow Hub) 的 Colab，以演示如何使用 tf.keras...和 TF Hub 代码库中的预训练文本嵌入 (Text Embedding) 简便快捷地对电影评论中的情感进行分类。...此图展示了如何使用预训练的 embedding 以五行代码构建 Keras 模型： model = tf.keras.Sequential() model.add(hub.KerasLayer(
如何建立可预测电影类型的深度学习模型？看看可以在TensorFlow 2.0中使用的一些技术！ ?...使用TensorFlow数据集加快输入管道，以非常有效的方式传递训练和验证数据 使用TensorFlow Serving，TensorFlow Lite和TensorFlow.js在服务器，设备和Web...Aknowledgement TensorFlow核心团队在共享预训练的模型和有关如何将其与tf.kerasAPI 一起使用的教程方面做得很好。...使用TF.Hub，重新训练预训练模型的顶层以识别新数据集中的类变得很容易。TensorFlow Hub还可以分发没有顶层分类层的模型。这些可以用来轻松地进行转移学习。...也许可以通过使用模型来推荐更有用的标签！ 导出Keras模型 训练和评估模型后，可以将其导出为TensorFlow保存的模型，以备将来使用。
其中讨论最多的话题，还是TensorFlow这个平台对更多编程语言的支持。主要是JavaScript和Swift。 ? 其一，TensorFlow.js发布。...这是一个面向JavaScript开发者的机器学习框架，可以完全在浏览器中定义和训练模型，也能导入离线训练的TensorFlow和Keras模型进行预测，还对WebGL实现无缝支持。...在浏览器中使用TensorFlow.js可以扩展更多的应用场景，包括展开交互式的机器学习、所有数据都保存在客户端的情况等。...实际上，这个新发布的TensorFlow.js，就是基于之前的deeplearn.js，只不过被整合进TensorFlow之中。...“旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用……它们包含了已在大型数据集上预先训练好的变量，并且可以用一个较小的数据集进行再训练，来提高泛化能力，或是加速训练”。
在TensorFlow开发者峰会上，Daniel Smilkov和Nikhil Thorat演示了如何使用计算机视觉和网络摄像头训练模型来控制PAC-MAN游戏，这是完全在浏览器进行的。...如果你有一个以前脱机训练好的现成的TensorFlow或Keras模型，就可以将其转换为TensorFlow.js格式，并加载到浏览器中进行推理。 你可以重新训练导入的模型。...你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和high-level layers API进行定义、训练和运行模型。...一些代码示例 以下内容展示了如何在浏览器中导出用Python定义的模型进行推理，以及如何完全用Javascript定义和训练模型。...这里有一段代码定义了一个用于来对花朵进行分类的神经网络，就像在TensorFlow.org的入门指南中的代码一样。在这里，我们使用一堆layers来定义一个模型。
前言从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。...但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！...GraphDef模型(通过Python API创建的，可以先理解为Python模型) 转换成Tensorflow.js可读取的模型格式(json格式), 用于在浏览器上对指定数据进行推算。...(tensorflow.js层模型，具有有限的Keras功能，不适合TensorFlow SavedModels转换)。...--signature_name对TensorFlow Hub module和SavedModel转换用的选项：对应要加载的签名，默认为default。2.7.
Tensorflow.js可以实现在浏览器中直接训练模型，通过使用WebGL JavaScript API获得更快的计算速度。...它同时支持引入之前用Keras或TensorFlow SavedModels通过python训练的模型，以推论或转移浏览器中的学习内容。...使用Tensorflow.js，可以通过三种方法将机器学习模型运用到浏览器中：引入已经预先训练过的模型，仅仅用来推论；在浏览器中直接训练模型；或是通过迁移学习先将引入的模型使用于用户环境中，之后再使用这些改进的模型进行推论...在线演示中展示了如何通过直接在浏览器中运行机器学习提升交互的速度和质量，演示内容包括情感分析、手势检测或风格转变。...然而，这些库既缺少利用浏览器WebGL组件实现基于GPU的运算，又不可以直接在浏览器中训练模型。最近基于Tensorflow.js的项目，科学计算Propel和机器学习ml5就不会碰到这些问题。
TensorFlow.js https://tensorflow.google.cn/js 对小型模型的需求：DistilBERT “低资源”模型是我们较为感兴趣的领域之一，这类模型能够取得与最佳水平...我们使用梯度累积，配合动态遮罩对 DistilBERT 进行大批次训练（每批最多 4000 个示例），并移除了下一句预测目标。 这样，我们就可以针对特定的问答任务微调模型。...利用 TensorFlow.js 提供的 API，与我们之前在 Node.js 中创建的 SavedModel 进行交互将变得非常简单。...如何知道自己需要使用 "ouput_0" 和 "output_1"，以从模型返回的结果中提取开始和结束 logit（回答问题的可能跨度的起点和终点）？...借助 TensorFlow.js 对 SavedModel 格式的原生支持，我们可以获得非常出色的性能：下方所示的基准是对 Node.js 包和热门 Transformer Python 库的比较，两者运行的是相同的
TensorFlow 1+1 自动求导机制 基础示例：线性回归 NumPy 下的线性回归 TensorFlow 下的线性回归 TensorFlow 模型建立与训练 本章介绍如何使用 TensorFlow...单 GPU 模拟多 GPU 环境 部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 Keras Sequential save 方法（Jinpeng） TensorFlow...Quantization 模型转换 总结 TensorFlow in JavaScript（Huan） TensorFlow.js 简介 浏览器中使用 TensorFlow.js 的优势 TensorFlow.js...性能对比 TensorFlow.js 环境配置 在浏览器中使用 TensorFlow.js 在 Node.js 中使用 TensorFlow.js 在微信小程序中使用 TensorFlow.js TensorFlow.js...模型部署 通过 TensorFlow.js 加载 Python 模型 使用 TensorFlow.js 模型库 TensorFlow.js 模型训练 * 大规模训练与加速 TensorFlow
image.png #5你可以在浏览器中做任何事情 说到JavaScript，你可以在浏览器中使用TensorFlow.js。...image.png 实时人体姿态估计在带有TensorFlow.js的浏览器中。打开相机进行演示这里。...#6小型设备有一个Lite版本 TensorFlow Lite为各种设备带来模型执行，包括移动设备和物联网，比原来的TensorFlow提供了超过3倍的推理加速。...image.png #9你不需要从头开始 有了TensorFlow Hub，你可以使用一个更有效率的方法，帮助自己完成别人的代码，并将其称为你自己的代码。...image.png TensorFlow Hub是一个存储库，用于可重用的预先训练的机器学习模型组件。
注：上图的训练部分虽然侧重于 Python API，但 TensorFlow.js 也支持训练模型。...这个过程保留了 1.x TensorFlow 基于图执行的所有优点：性能优化、远程执行以及轻松序列化、导出和部署的能力，同时增加了使用简单的 Python 表达程序的灵活性和易用性 使用分布策略进行分布式训练...TensorFlow 将在 SavedModel 上标准化，作为 TensorFlowServing、TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TensorFlow Hub 等的交换格式...等嵌入式系统上部署模型的能力 TensorFlow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如通过 Node.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型。...TensorFlow.js 还支持用 JavaScript 定义模型，并使用类似于 keras 的 API 直接在 web 浏览器中进行训练 TensorFlow 还支持其他语言 ( 一些由更广泛的社区维护
图注：上图的训练部分虽然侧重于 Python API，但 TensorFlow.js 也支持训练模型。...这个过程保留了 1.x TensorFlow 基于图形执行的所有优点：性能优化、远程执行以及轻松序列化、导出和部署的能力，同时增加了使用简单的 Python 表达程序的灵活性和易用性 使用分布策略进行分布式训练...TensorFlow 将在 SavedModel 上标准化，作为 TensorFlowServing、TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TensorFlow Hub 等的交换格式...等嵌入式系统上部署模型的能力 TensorFlow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如通过 Node.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型。...TensorFlow.js 还支持用 JavaScript 定义模型，并使用类似于 keras 的 API 直接在 web 浏览器中进行训练 TensorFlow 还支持其他语言 ( 一些由更广泛的社区维护
TensorFlow.js实现手势识别 在本小节，我们使用TensorFlow.js在webcam上实现玩石头剪刀布游戏。在进行详细的解释之前，我们先去Github页面看看它是如何运行的。...让我们看一下deeplearn-knn-image-classifier包中的KNNImageClassifier类，该类创建神经网络，下载预训练模型权重，为每个训练图片调整KNN模型，并对新图片进行推断...如果我们对至少一张图片进行了模型训练，那么我们会继续并使用模型进行图片预测。 为了预测一张图片的分类，我们传入一个3D张量到KNN图片分类器的predictClass函数。...下面总结一下，TensorFlow.js 的迭代训练过程如下： 从摄像头抓取一张图片，并使用tf.fromPixels 函数将其转换成一个3D张量 检查我们当前是否在处理某个手势。...因为我们讨论了，从webcam图片使用TensorFlow.js进行快速地训练一个模型的必要部分，你可以很容易的将本项目中的代码用在自己的应用中。
TensorFlow 2.0 将重点放在简单和易用性上，它做了以下更新： 用 Keras 建立简单的模型并执行 在任何平台上的生产中进行强大的模型部署 强大的研究实验 通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化...这个过程保留了基于 1.x TensorFlow 执行的所有优点：性能优化、远程执行以及易于序列化、导出和部署的能力。 使用分发策略进行分发训练。...TensorFlow 将在 SavedModel 上作为 TensorFlow 服务、TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TensorFlow Hub 等的交换格式进行标准化。...TensorFlow.js 还支持在 JavaScript 中定义模型，并使用类似于 KERA 的 API 直接在 Web 浏览器中进行训练。...为了实现更大的灵活性和更好的控制性，低级 TensorFlow API 始终可用，并通常与高级抽象 API 结合使用，以实现完全可定制的逻辑。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
