首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

人脸图像识别实例:使用Keras-MXNet在MXNet模型服务器上部署“笑脸检测器”

首先,我们使用以下命令为这些包安装所需的依赖项: sudo python setup.py install 然后,我们通过运行数据集准备的文件来准备训练数据。...python train.py 训练网络基于mnist_cnn示例构建。根据你的硬件配置,训练此模型需要不同的时长。...python evaluation.py 如果一切设置正确,模型应该能够获取一个numpy数组并将结果预测为笑脸。 ?...第2部分 – 使用MXNet模型服务器进行推理 接下来,让我们看看如何使用MXNet模型服务器(MMS)来提供此模型。 按照MMS快速入门指南,我们在我们的机器上设置MXNet模型服务器。.../keras-mms/ cd keras-mms/ 注意:以下部分介绍了创建keras-mms目录中已存在的文件的过程。

3.4K20

机器学习 | 特征工程(数据预处理、特征抽取)

(): mms = MinMaxScaler() data = mms.fit_transform([[100,150,130],[120,70,50],[30,70,20]]) print(data...(): mms = MinMaxScaler() data = mms.fit_transform([df['特征1'].values,df['特征2'].values,df['特征3'].values...为了更好的理解第二个特点,我们将原来的文本改为 “life is is,i like python”,“life is too long,i dislike python” 显然,is出现了两次,数组中显示...对下面一句话进行特征提取: “人生苦短,我喜欢 python”,“人生漫长,我不喜欢 python” 运行结果 但是这是我们想要的结果吗?...当然我们可以把词语利用空格进行分割,比如改成 人生 苦短,我 喜欢 python","人生 漫长,我 不喜欢 python 运行结果 看来敲空格是有一定的用处,那么当我们处理大批的文字的时候呢,肯定就不能用这种方法来操作

1.3K20

Python机器学习教程—数据预处理(sklearn库)

一般情况下利用python的sklearn库来解决数据预处理、构建机器学习模型包括模型评估的问题,所有预处理的api基本都在这个库中,这个模块也会是我们知道对当前的一组数据都有什么样的预处理手段和api...在解决机器学习问题的时候我们需要调用的工具包,也建议写在python程序的最前面。...result) # 检验每列的均值和标准差是否为0和1print(r.mean(axis=0))# axis=0表示对列进行操作print(r.std(axis=0))图片图片2.范围缩放这个方法会调用mms...# 范围缩放api调用方法# 创建MinMax缩放器mms=sp.MinMaxScaler(feature_range=(0,1))# 调用mms对象的方法执行缩放操作,返回缩放过后的结果result=...mms=sp.MinMaxScaler(feature_range=(0,1))result=mms.fit_transform(data)result图片3.二值化有些业务并不需要分析矩阵的详细完整数据

85450

【机器学习】第一部分:概述

= raw_samples.copy() # 复制样本数据 for col in mms_samples.T: col_min = col.min() col_max = col.max...: # 根据给定范围创建一个范围缩放器对象 mms = sp.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))# 定义对象(修改范围观察现象) # 使用范围缩放器实现特征值范围缩放...mms_samples = mms.fit_transform(raw_samples) # 缩放 print(mms_samples) 执行结果: [[0. 0. 0. ] [0.5 0.5 0.5...] 归一化 反映样本所占比率.用每个样本的每个特征值,除以该样本各个特征值绝对值之和.变换后的样本矩阵,每个样本的特征值绝对值之和为1.例如如下反映编程语言热度的样本中,2018年也2017年比较,Python...开发人员数量减少了2万,但是所占比率确上升了: 年份 Python(万人) Java(万人) PHP(万人) 2017 10 20 5 2018 8 10 1 归一化预处理示例代码如下所示: # 数据预处理之

98410

Meta用《圣经》训练超多语言模型:识别1107种、辨认4017种语言

在 FLEURS 基准上,这个在超多语言语音(MMS)数据集上训练的自动语音识别模型在男声和女声上的错误率是差不多的。 为了提升数据质量,使之能被机器学习算法使用,他们还采用了一些预处理方法。...在可直接比较的 54 种 FLEURS 语言的基准测试上,OpenAI Whisper 与 MMS 的词错误率对比。...之前的研究在 VoxLingua-107 基准上也仅支持 100 多种语言,而 MMS 支持超过 4000 种语言。 另外 Meta 还构建了一个支持 1100 种语言的文本转语音系统。...约鲁巴语、伊洛科语和迈蒂利语的 MMS 文本转语音模型演示。 尽管如此,研究者表示 AI 技术都仍不完美,MMS 也是如此。举个例子,MMS 在语音转文本时可能错误转录选定的词或短语。...他们相信 MMS 项目是朝这个方向迈出的重要一步。他们还表示这个项目还将继续开发,未来还将支持更多语言,甚至还会解决方言和口音的难题。

25230
领券