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，
python 版本切换 sudo update-alternatives --list python
AI科技评论按：Pete Warden是TensorFlow移动团队的技术负责人。曾在Jetpac担任首次技术官。Jetpac的深度学习技术经过优化，可在移动和嵌入式设备上运行。该公司已于2014年被谷歌收购。Pete还曾在苹果公司从事GPU优化领域的图像处理工作，并为O'Reilly撰写多本数据处理方面的书籍。本文为Pete Warden为一般大众撰写的“如何用TensorFlow构建图片分类器”（TensorFlow for poets，How to build your own image class
TensorFlow通常用于训练海量数据，但新兴的智能手机市场也不可忽略。那些不能等待未来和love Machine Learning的人正在通过制造工具来突破界限，他们的目标是拥有数万亿美元的市场。
本文介绍了如何利用TensorFlow进行图像分类，并通过一个简化版本的Inception模型来获取其基本概念。首先，文章介绍了TensorFlow的背景信息，然后详细说明了如何使用TensorFlow构建可训练的CNN模型。接着，文章通过一个简化版本的Inception模型来说明如何提取卷积神经网络的输出，并将其转换为实际分类结果。最后，文章介绍了一些常见的图像分类任务，并给出了一些建议，以帮助读者更好地理解图像分类任务。
我们大脑的成像过程似乎很容易。人们毫不费力地就能区分出狮子和美洲虎，阅读符号，或是识别面孔。但是这些任务对于计算机而言却是一个大难题：它们之所以看上去简单，是因为我们的大脑有着超乎想象的能力来理解图像。 在过去几年里，机器学习在解决这些难题方面取得了巨大的进步。其中，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平，在某些领域甚至超过。 研究员们通过把他们的成果在ImageNet进行测试，来展示计算机视觉领域的稳定发展进步，ImageNet是计算机视觉领域的一
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 我们知道，TensorFlow是一个深度学习框架，它通常用来在服务器上训练需要大量数据的大模型。随着智能手机的普及，人们也越来越
对于我们的大脑来说，视觉识别似乎是一件特别简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或识别人脸。但对计算机而言，这些实际上是很难处理的问题：这些问题只是看起来简单，因为大脑非常擅长理解图像。
本文介绍了如何通过使用Google的TensorFlow库实现一个简单的图像分类器。首先介绍了TensorFlow的基本概念，然后通过一个例子展示了如何使用TensorFlow构建一个简单的分类器。接着介绍了如何使用TensorFlow构建一个K近邻分类器，并给出了具体的实现步骤。最后，介绍了一种使用TensorFlow进行图像分类的方法，并给出了具体的实现步骤。
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。
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
近来这篇文章很火：How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow （作者是Lukas，CrowdFlower创始人） ，中文译本为《
机器学习算法对算力要求较高，通常会采用 GPU ，或者专用的处理器如 NPU 进行加速运算。NXP 先后推出的两款处理器iMX8QuadMax 和 iMX8M Plus 分别可以采用 GPU 和 NPU 对常用的机器学习算法例如 TensorFlow Lite 等进行加速。文章将使用 NXP eIQ 框架在两个处理器上测试不同算法的性能。
子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习
作者 | 李嘉璇 责编 | 何永灿 随着神经网络算法在图像、语音等领域都大幅度超越传统算法，但在应用到实际项目中却面临两个问题：计算量巨大及模型体积过大，不利于移动端和嵌入式的场景；模型内存占用过大，导致功耗和电量消耗过高。因此，如何对神经网络模型进行优化，在尽可能不损失精度的情况下，减小模型的体积，并且计算量也降低，就是我们将深度学习在更广泛的场景下应用时要解决的问题。 加速神经网络模型计算的方向 在移动端或者嵌入式设备上应用深度学习，有两种方式：一是将模型运行在云端服务器上，向服务器发送请求，接收服务器
近几年火热的AI领域吸引了众多有志之士加入，在一段时间的学习之后，不知道你是否有一个疑惑：我能够用AI来做点什么呢？
（文／Lukas Biewald）物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体，但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗，但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非
之前写过一篇《这个中秋，我开发了一个识别狗狗的app》。图片识别可以算作是深度学习领域烂大街的主题，几乎每本书和教程都会拿来作为入门示例。移动端的图片识别的教程也很多，大多数都脱胎于Google的教程《TensorFlow for Poets》和《TensorFlow for Poets 2: Android》。有了现成的教程，我对实现狗狗的图像识别信心满满，认为重点在于信息的展示及狗狗信息的收集。
1. TensorFlow 手册中文译版 手册源自谷歌官方英文版，在开源社区诸多热心用户的鼎力支持下翻译完成，覆盖了 TensorFlow 从下载到安装的完整过程，另外还介绍了 MNIST机器学习入
物体识别是现在机器学习领域的热点之一。相当长的时间里，计算机已经能相当可靠地识别人脸或者猫。但在更大的图片中去识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”。人类的大脑能非常好地识别物体。我们可以毫无困难地把从物体上反射出来的具有不同频率的光子转化为关于我们周边世界的极度丰富的信息集。而机器学习还依然在为了完成这个简单的任务而奋斗。不过近几年，机器学习已经取得了相当不错的进步。
王瀚宸 编译自 Hackernoon 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 上周末，量子位翻译了一份MobileNet教程，其中讲述了怎样在一个新的数据集上重新训练MobileNet，那篇文章的成果
感知，大概就是感受到周遭正在发生什么，的一种能力。这项技能对自动驾驶来说太重要了。
在前九章中，我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章，“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样，Google 还提供了 TensorFlow Lite（可替代 TensorFlow Mobile 的版本）在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中，但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此，值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
今天我们学习如何训练图像分类器，只需通过图像目录即可完成。比如说，你想要构建一个分类器来区分霸龙和三角龙的图片：
本章介绍如何设置开发环境，以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用，本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本，OS 版本，Xcode 和 Android Studio 版本，因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反，我们将在本章中简要讨论示例工作环境，以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
王瀚宸 编译自 Hackernoon 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在移动端本地运行神经网络成了明显的趋势，Google还为此推出了MobileNet框架。 MobileNet框架怎么用？Coastline Automation创始人Matt Harvey最近在Medium上发布了一份教程，教你用MobileNet来识别道路。 Coastline是一家用深度学习来监测行车情况、防止车祸的公司。以下是Matt Harvey的教程： 作为卷积神经网络中的新成员，MobileNet有着很多令人惊艳的表
该文介绍了如何使用深度学习的方法识别验证码，并给出了具体的实现步骤和应用案例。
最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。
【新智元导读】前几天我们向大家推荐了自学成为 Data Scientist 在线课程系列，很多人纷纷收藏和分享。今天新智元再针对数学，为大家介绍几本书和相关资料。你或许没有强大的数学基础，你或许都还没
边缘计算时代离我们越来越近，当前嵌入式设备的智能框架还是 TensorFlow Lite比较成熟，这里我准备用一系列免费课程和大家一起讨论下 TensorFlow Lite在移动设备上的应用，让我们的设备智能起来。
作者：Prerna Khanna、Tanmay Srivastava、Kanishk Jeet
【新智元导读】TensorFlow 工程总监Rajat Monga9月29日在Quora 上答疑，就深度学习效率瓶颈、TensorFlow 用户的痛点、如何用TensorFlow进行计算机视觉研究以及
转载来源：AI 研习社编译的技术博客 原标题：Tensorflow Vs Keras? — Comparison by building a model for image classificatio
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲 近日，谷歌发布了 TensorFlow 最新版本 1.3.0。该版本对一些内容进行了更新与改进。机器之心对此版本的重要特征与改进做了概要介绍。 发布地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.3.0 重要特征与改进 向 TensorFlow 库中增加了以下评估器（estimators）： DNNClassifier DNNRegressor LinearClassifie
Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。
“跟着雨哥学AI”是百度飞桨开源框架近期针对高层API推出的系列课。本课程由多位资深飞桨工程师精心打造，不仅提供了从数据处理、到模型组网、模型训练、模型评估和推理部署全流程讲解；还提供了丰富的趣味案例，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架进行深度学习实践。
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：
| 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
TensorFlow object detection API应用–配置 主要参考 ： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9662832.html
之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享，收到不少关注与鼓励，所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。在具体介绍与解释之前，首先简单说一下本人测试与运行的系统与软件环境与版本
强烈安利 Google的Colab，即使你没有一台很好的电脑，也能在这个平台上学习TensorFlow
这是用 TensorFlow 来识别手写数字的官方经典入门例子，数据都是已经处理过准备好了的，但是只到计算准确度概率那就停了，缺少拿实际图片运用的例子，初学者看完之后难免发蒙。于是，本文第二段用一些实际图片来验证我们的模型。
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的安装及部分使用。查看上篇：文末福利｜一文上手TensorFlow2.0（一）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
TensorFlow2.x Object Detection API 的安装与配置可参考前面的两篇文章：
The TensorFlow Lite Model Maker library simplifies the process of adapting and converting a TensorFlow neural-network model to particular input data when deploying this model for on-device ML applications. 解读: 此处我们想要得到的是 .tflite 格式的模型，用于在移动端或者嵌入式设备上进行部署
最近由于研究方向的更换，接触到了目标检测（Object Detection）领域，觉得很有意思，并且阅读了该方向的相关经典文献，包括Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLO以及RetinaNet等。复现别人代码并且能够得到在公开数据集上和原作者相近甚至相同的实验结果对于我们做研究甚至以后的工作来说是至关重要的。
OpenCV行人检测我们使用HOG特征提取+SVM训练，使用默认API检测，详细了解可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75705284
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