當 TensorFlow Lite 遇到有道翻譯王 2.0 Pro
文 / 有道 AI 技術團隊 2018 年 9 月 6 日下午, 網易有道在 AI 開放日上釋出了全新一代有道翻譯王 2.0 Pro 。隨後在 9 月 20 日舉辦的 Googl
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採用 TensorFlow 的時候,有時候我們需要載入的不止是一個模型,那麼如何載入多個模型呢? 原文: bretahajek.com/2017/04/imp… 關於 TensorFlow 可以有很
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程(Tutorials)和中文版指南(Guide)。其中教程主要介紹了TensorFlow 的基本概念,以及各種基礎模型的簡單實現方法,這些模型基本上都是用 Ker
作者:P. Galeone 編譯:Bot 編者按:幾天前,Tensorflow剛度過自己的3歲生日,作為當前最受歡迎的機器學習框架,Tensorflow在這個寶座上已經盤踞了近三年。無論是成熟
Getting started with Kubeflow Pipelines 2018-11-16adminGoogleCloudNo comments
本人在伺服器上已經用Anconda建立好python3.5的環境,這個網上有一大堆教程。結下來是重點。 1. cuda的安裝 https://developer.nvidia.com/cuda
簡介 在往期文章中 我們給你推薦一種TensorFlow模型格式 ,我們介紹過TensorFlow眾多的模型格式,不同格式在服務端或者移動端場景下有特殊的優化,但無論用什麼工具轉都一定包含了Gr
一、本文目標 利用facenet原始碼實現從攝像頭讀取視訊,實時檢測並識別視訊中的人臉。換句話說:把facenet原始碼中contributed目錄下的real_time_face_recognition.py執行
溫馨提示,TensorFlow更新的太快了,有些程式碼實現方式可能變了,但是思想還是沒有變滴,主要還是理解 原文地址 介紹 前面的教程表明,簡單的線性模型具有大約91%的分類準確度,用於識別MNIS
原文地址 本教程演示了使用TensorFlow和簡單線性模型的基本工作流程。 在使用手寫數字影象載入所謂的MNIST資料集之後,我們在TensorFlow中定義並優化了一個簡單的數學模型。 然後繪製並討
目錄: ● 導讀 ● MNIST 資料集 ● 資料處理 ● 單層隱藏層神經網路的實現 ● 多層隱藏層神經網路的實現 一. 導讀 就像
一. TensorFlow Lite TensorFlow Lite介紹.jpeg TensorFlow Lite特性.jpeg
機器學習介紹 機器學習是一個系統,可以通過自我改進從例項中學習,而不需要程式員明確編碼。機器學習將資料與統計工具相結合以預測輸出。機器學習與資料探勘和貝葉斯預測建模密切相關。機器接收資料作為輸入,使用演算法
GitHub連結:https://github.com/waleedka/hiddenlayer HiddenLayer 非常簡單,易於擴充套件,且與JupyterNotebook 完美相容。開發該工具的
深度學 習 最令人 興奮 的 領 域之一就是 計 算機 視覺 。通 過 卷 積 神 經 網 絡 ,我 們 已 經 能 夠創 建自 動駕駛 汽 車系統 、面部 檢測 系 統 和自 動 醫學 圖 像分析等等。在本文中,