在面对具体的问题时，我们总需要选择算法、训练算法、针对具体问题进行调优，这也是大多数从事机器学习行业的人的工作。下面我就以一个图片分类器的构建为例，说明如何构建一个属于自己的AI模型。...要构建自己的图片分类器，首先需要数据，数据不能太少。在深度学习领域，数据往往比算法更重要（不是我说的，吴恩达说的。。。）。在本问题中，我们需要的数据就是有关这两种牛奶包装的图片。...第三种办法是对着这两种牛奶录一段视频，然后通过软件将一帧帧的图像保存为图片，该方法也不是我想到的，你可以看这段视频了解一下。 我选择第三种录视频的方法来生成我的训练数据。.../tensorflow-for-poets-2cd tensorflow-for-poets-2 训练数据集 将前面通过视频生成的图片集放到tf_files目录下，每一类图片单独建一个文件夹，文件夹可以如下所示...至此，训练我们自己的分类器的任务就结束了，在下一篇文章中，我将带领大家探索如何在Android手机上使用我们的图片分类器。
有些事我必须坦白，我感觉自己像个江湖骗子。 我每隔几天都会收到来自朋友，朋友介绍的朋友，或者某家公司的什么人的邮件，请我谈谈有关人工智能的看法。...你不就是教这些的么？” 就因为我教 TensorFlow，我就应该懂一切有关 AI 的知识，这种臆断真是让我烦透了。...我教这门课并不是因为我是 AI 或者 TensorFlow 方面的专家，而是因为我对这一领域感兴趣，并且想与志趣相同的人一道学习。而既然没有人愿意教这样一门课，我只能自己上。...我对 TensorFlow 的认识加深了许多，因为我不得不去设想学生有可能询问的各种问题并尽力寻找答案。我也借机接触到了许多我仰慕的人物，他们都是如此之好，会帮我修改我的讲义，还来我的课做客座演讲。...Richard Socher 也谈到过这种现象，他刚以数亿的价格卖出了自己的公司，但还是每日骑车到学校。他对自己的学生提到：“那些公司天天来劝我的学生们退学去为他们工作”。
TensorFlow的github页上>>>点击查看 按照官方的流程装就好了，这里讲一下几种方式的特点： pip: 安装在全局的python解释器中，简单 Third party: Virtualenv...ubuntu安装时，需要注意自己的python - pip - tensorflow版本是否对应（比如是否都是2.7）， 使用sudo命令时，注意自己的环境变量是否变化（会导致pip或python命令对应的版本变化...Todo 我将官方教程的一个文件拆成了多个（以文件持久化为边界），然后在schedule.py里统一调用，在各个文件里可以执行各个部分的功能测试。...代码示例：extract.py 读图 - 展示 - 序列化 用ndimage读取一部分图片，用pickle将读取到的对象（ndarray对象的list）序列化存储到磁盘 用matplotlib.plot.imshow...实现图片显示，可以展示任意的numpy.ndarray，详见show_imgs(dataset) 这里展示的是二值化图片，可以设置显示为灰度图 将每个class对应的图像数据集序列化到磁盘 代码示例：
/udacity) 官方推荐使用docker来进行这部分教程，但简单起见我们先用ipython notebook Install TensorFlow 安装教程就在TensorFlow的github页上...都能创建tensorflow独立的编译环境，但就是多了一份包 3、Source: 能够适应不同的python版本（比如编译一个3.5版的），但源码编译可能有许多坑 4、ubuntu安装时，需要注意自己的...python - pip - tensorflow版本是否对应（比如是否都是2.7）， 5、使用sudo命令时，注意自己的环境变量是否变化（会导致pip或python命令对应的版本变化） 6、具体讲一下...Todo 我将官方教程的一个文件拆成了多个（以文件持久化为边界），然后在schedule.py（https://github.com/ahangchen/GDLnotes/blob/master/src...(dataset) 3、这里展示的是二值化图片，可以设置显示为灰度图 4、将每个class对应的图像数据集序列化到磁盘 代码示例：img_pickle.py（https://github.com/ahangchen
比如之前刷爆朋友圈的你画我猜，就是先让用户在canvas上画出图形后，把图形上传到自己的服务器，然后做出相应的预测，你画我猜类似版本体验：https://quickdraw.withgoogle.com...成熟模型带来了免费、视频实时预测等等优点，同时也带来了无法定制识别自己的分类等缺点。...我使用了刚才的model.json写了一个示例： https://allan5.com/FE-AI/flower.html 因为篇幅的关系，就不仔细拆解目标识别(带物体具体的坐标信息的预测)的训练步骤了...而现阶段如果要深入机器学习，python有自己得天独厚的优势，比如社区丰富、有大规模训练的解决方案、图像处理和数学计算等nodejs或js不能替代的模块。所以本文中的一些示例用了python语言。...不过tf.js现在也在飞速发展，tensorflow官方除了开源社区，也投入了数个全职人力开发。相信不久的将来，tf.js除了适合前端应用以外，对训练、部署这些周边支撑也会有高效的解决方案！
在TensorFlow 2.0中对大量的高阶API库进行了删减与合并，根据官方的解释，这一切的变化都是为了使TensorFlow2.0更加易用和简洁。...本文以官方推荐的唯一高阶API库tf.keras为主，概括地介绍TensorFlow 2.0的高阶API。...TensorFlow官方社区首次宣布发布TensorFlow 2.0版本计划时就明确了Keras会深度融合到TensorFlow中，并且作为官方支持的高阶API。...backend：tf.keras.backend中包含了Keras后台的一些基础API接口，用于实现高阶API或者自己构建神经网络。...本书探讨了开源机器学习软件库TensorFlow 2.0的诸多应用实践，内容涵盖各种热门的应用场景，包括图像识别、自然语言对话机器人、基于生成网络的图片风格迁移、文本情感分析等。
以下三点是我总结的难点： （谷歌官方）教程含有 C++ 代码（我不会 C++） 教程里含有 kubernetes，gRPG，Bezel（其中一些我也是第一次见） 需要被编译出来。...这里介绍一种可能是最简单的方式——用 tensorflow 服务部署你的算法模型。看完本教程，你也可以让自己的模型在 TF 服务里面运行。这个服务框架是弹性的，可以通过 REST 来请求。...为了进一步演示运行细节，我们下面用典型的 TF 官方教程 MNIST 示例：https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 我们用一个标准模型来举个例子...我们用数据集中某个数字的图片number。...确认一下我们的模型可以很快得到预测结果： 这个示例 99% 管用！
官方指南写得非常清楚，对 TensorFlow.js 核心概念的介绍，包括 tensors , operations , models , layers 以及 training ，都有简洁的代码示例。...2 官方示例 我们可以下载官方示例，在本地运行查看效果。官方 tensorFlow.js 项目，使用 yarn 作为包管理工具，使用 Parcel 作为 Web 应用的打包工具。...官网有几个示例，第一个简单的是从头开始构建一个小型的模型，用于拟合曲线。第二个示范了 CNN 识别手写数字。第三个使用了迁移学习，训练一个神经网络来预测摄像头的数据。...3 webcam-transfer-learning 其中官方的游戏示例 webcam-transfer-learning ，建议玩一玩，是基于 MobileNet 的一个迁移学习的例子。...我认为新技术都会有一种很自然的新的交互方式与之匹配。
官方指南写得非常清楚，对 TensorFlow.js 核心概念的介绍，包括 tensors , operations , models , layers 以及 training ，都有简洁的代码示例。...2 官方示例 我们可以下载官方示例，在本地运行查看效果。官方 tensorFlow.js 项目，使用 yarn 作为包管理工具，使用 Parcel 作为 Web 应用的打包工具。...官网有几个示例，第一个简单的是从头开始构建一个小型的模型，用于拟合曲线。第二个示范了 CNN 识别手写数字。第三个使用了迁移学习，训练一个神经网络来预测摄像头的数据。...其中官方的游戏示例 webcam-transfer-learning ，建议玩一玩，是基于 MobileNet 的一个迁移学习的例子。...我认为新技术都会有一种很自然的新的交互方式与之匹配。
如果你有其他框架训练出来的模型，如caffe、tensorflow、onnx等，可以利用X2Paddle来转换。...在官方提供的Demo中，图片输入使用的是Bitmap图片，但是我们从插件得到的格式是android.graphics.ImageFormat.YUV_420_888，在Predictor类的最下面我们进行了相应的转换...这里使用的是群友提供的口罩模型，label文件里面只有两行，分别是戴口罩和未带口罩。我们在Android 9设备上面用PaddlePaddle官方示例图片测试一下。...具体还是看自己的需要，Paddle Lite支持许多主流的模型，大家可以进行选用。...Paddle Lite出现库错误 一开始以为是官方的问题，但是自己手动编译一次库就能解决。我已经内置了arm64的无问题的库。 4.
本文梳理了tf 2.0以上版本的API结构，用于帮助国内的初学者更好更快的了解这个框架，并为检索官方的API文档提供一些关键词。...官方API文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf?hl=zh-cn 1....=0.2, verbose=1) # 模型评估(可以是numpy数据(见官方文档)，也可以是Dataset数据) model.evaluate(ds, steps=30) # 预测 result = model.predict...applications: tf.keras.applications 中包含的是已经进行预训练的神经网络模型，可以直接进行预测或者迁移学习。目前该模块中包含了主流的神经网络结构。...backend: tf.keras.backend中包含了Keras后台的一些基础API接口，用于实现高阶API或者自己构建神经网络。
在这些深度学习框架中，我个人是支持 TensorFlow 的。以前我的观点不是这样，当时的我觉得 TensorFlow 没有什么厉害的。...去年 TensorFlow 刚刚公布的，人们第一吐槽只有单机版本，第二吐槽没有官方和其他深度学习框架的对比结果。...一些研究者们做了一些对比之后发现，TensorFlow 真的不快，Google 不发布官方和其他深度学习框架的对比结果是正确的策略。...TensorFlow Serving 就能对外提供预测服务了。相当于 TensorFlow 系列把整个用深度学习模型对外提供服务的方案全包了。...下图是一个展示模型结构的示例 (微信不支持gif图片，想看gif效果的同学可以点击阅读原文，到我博客上看)，大家可以感受下。 ?
“机器学习”如同字面意思，让计算机自己学习提供的数据特征，最终达到识别相应的类似数据。 那么如何以编程的形式使程序拥有机器学习能力？Tensorflow库是一款很好的机器学习的编程库。...TensorFlow.js的工作依然是围绕神经网络展开的，基本的工作过程包含了如下几个典型步骤： 下面我们将通过TensorFlow.js官方网站提供的数据拟合的示例来了解整个流程。...Fit 阶段执行的是模型训练的工作（fit本身是拟合的意思），通过调用模型的fit方法就可以启动训练循环，官方示例代码如下(fit方法接收的参数分别为输入张量集、输出张量集和配置参数)： const batchSize...本章代码仓库中也提供了经过“卷积层+最大池化层”处理后图像变化的可视化示例，直观效果其实就是图片缩放，可以看到缩放后的图片仍然保持了池化前的典型特征： 在对复杂画面进行分析时，“卷积+池化”的模式可能会在网络中进行多次串联...后面是将图片数据读取1000张图片转换成Tensorflow.js可运算的数据Tensor(张量)，以及随机读取这1000张以外的200张验证数据。
降低预测过程计算资源。神经网络噪声健壮笥强，量化精度损失不会危害整体准确度。训练，反向传播需要计算梯度，不能用低精度格式直接训练。PC训练浮点数模型，转8位，移动端用8位模型预测。 量化示例。...Xcode模拟器或iOS设备运行APP预测示例。TensorFlow iOS示例。...benchmark目录是预测基准示例。simple目录是图片预测示例。camera目录是视频流实时预测示例。...应用，输入1万张自己的面部图片，在树莓派训练人脸识别模型，教会它认识你，你进入家门后，帮你开灯、播放音乐各种功能。树莓派编译方法和直接在Linux环境上用相似。...参考资料： 《TensorFlow技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
项目的代码包：链接: tf2-yolov3.需要自行下载 至于tf2-yolov3的原理可以参考这个链接，我觉得是讲的最好一个：链接: yolov3算法的一点理解. tf2-yolov3训练自己的数据集...1、配置相关的环境 2、使用官方权重进行预测 3、训练自己的模型文件，并且识别 1）建立数据集文件夹 2）添加图片并且标注（labelimg软件） 3）建立.txt文件 4）建立标签.names文件...链接: tensorflow-gpu环境搭建超级详细博客. 2、使用官方权重进行预测 1、进入到目标文件夹内 cd yolo_tf2.1/ 2、输入 python convert.py 生成tf可用的模型...经过以上测试，表示这个代码包可以正常的使用了，就可以利用TensorFlow2-yolov3来进行检测了，下一步我们来介绍一下如何训练自己的数据集。...其中Annootation:存放标注好的**.xml**文件 JPEGImages : 自己搜集好的一些图片 2）添加图片并且标注（labelimg软件） 软件的下载地址：目标检测标注工具labelImg
后者tensorflow/models是Google官方用TensorFlow做的各种各样的模型，相当于示例代码，比如用于图像分类的Slim，深度文字OCR，以及用于NLP任务的句法分析模型syntaxnet...TensorFlow官方实现这些网络结构的项目是TensorFlow Slim，而这次公布的Object Detection API正是基于Slim的。...最后，原来非官方的Object Detection实现的质量参差不齐，去年我调过一个Faster RCNN，过程比较痛苦，在运行之前疯狂debug了三天才勉强跑了起来。...最后，给新手朋友提供一个可以跑出官方Demo效果的小教程，非常简单，用5分钟的时间就可以跑一遍感受一下，只要安装了TensorFlow就可以，有没有GPU都无所谓。...使用自己的图片做检测 如果要检测自己的图片，那么更改TEST_IMAGE_PATHS为自己的图片路径就可以了。这里我随便选了一张COCO数据集中的图片： ? 检测结果： ?
，只要将图片二值化只保留字母，就能得到不错的输入图片： 处理后的图片 实现代码如下： 验证码处理代码 以上就是验证码处理方法，为了下面的分析方便，我将处理好的验证码打包放到这里。...02 tensorflow安装 如果你查看了官方文档会发现提供了很多安装方式，但是还是比较复杂。...03 模型训练 如果你对卷积神经网络或者Python代码实现还不熟悉，我推荐你先看看《tensorflow实战》黄 文坚著这本书，比官方文档详细多。...()，需要注意为了从预测集中抽数据，这里的get_name_and_image()函数调用"F:/captcha5/"目录下的10张预测图片。...更改到预测集文件夹 从预测集中随机预测10次 预测结果如下： 预测结果对比 经过比较，我发现10张预测的能有4张准确，这还有待改进，但是整体上还是达到了我的要求。毕竟训练集的准确率有99.5%。
2015年11月9日，Google正式发布并开源TensorFlow，目前官方正式版本为TensorFlow 1.2。...下面这段视频，是当年TensorFlow刚发布时，Google发布的一个官方介绍短片，Jeff Dean等出镜讲述。 ? TensorFlow很快成为GitHub上用户最多的深度学习框架。...所以TensorFlow也被成为数据流库。 OK，简介到此，下面分享四个我非常喜欢的TensorFlow GitHub项目。...简单的来说，通过这个项目，你可以使用TensorFlow创建自己的Prisma应用程序。 ? 如上图所示，把梵高画作的风格，迁移到一张狮子的照片上，就得到一个星空风格的狮子照片，这就是所谓的风格迁移。...(score = 0.00018) boathouse (score = 0.00013) patio, terrace (score = 0.00007) 从上面的结果可以看出，分类器以95%的可能性预测图片中有一个栅栏
除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络...TensorFlow.js的工作依然是围绕神经网络展开的，基本的工作过程包含了如下几个典型步骤： 下面我们将通过TensorFlow.js官方网站提供的数据拟合的示例来了解整个流程。...Predict阶段是使用神经网络模型进行预测的阶段，这也是前端工程师参与度最高的部分，毕竟模型输出的结果只是数据，如何利用这些预测结果来制作一些更有趣或者更加智能化的应用或许才是前端工程师更应该关注的问题...本章代码仓库中也提供了经过“卷积层+最大池化层”处理后图像变化的可视化示例，直观效果其实就是图片缩放，可以看到缩放后的图片仍然保持了池化前的典型特征： 在对复杂画面进行分析时，“卷积+池化”的模式可能会在网络中进行多次串联...： 官方提供的扩展库将具体的实现封装起来，提供给开发者的应用层API已经非常易用，本章代码仓中提供了一个完整的示例，你可以通过采集自己的声音样本来生成中文指令，然后重新训练迁移模型，并尝试用它来控制《吃豆人
验证码处理代码 以上就是验证码处理方法，为了下面的分析方便，我将处理好的验证码打包放到这里。 02 tensorflow安装 如果你查看了官方文档会发现提供了很多安装方式，但是还是比较复杂。...03 模型训练 如果你对卷积神经网络或者Python代码实现还不熟悉，我推荐你先看看《tensorflow实战》黄 文坚著这本书，比官方文档详细多。...验证码信息 接下来定义一个函数，随机从训练集（3430张）中提取验证码图片，由于验证码经过我手动打标签（码了6小时），在这里只要获取验证码的名字和图片就够了，我默认放在"F:/captcha4/"目录下...()，需要注意为了从预测集中抽数据，这里的get_name_and_image()函数调用"F:/captcha5/"目录下的10张预测图片。...更改到预测集文件夹 ? 从预测集中随机预测10次 预测结果如下： ? 预测结果对比 经过比较，我发现10张预测的能有4张准确，这还有待改进，但是整体上还是达到了我的要求。
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