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  1. Mask_RCNN-源码

  2. 遮罩R-CNN用于目标检测和分割 这是基于Python 3,Keras和TensorFlow的的实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于功能金字塔网络(FPN)和ResNet101主干网。 该存储库包括: 基于FPN和ResNet101构建的Mask R-CNN的源代码。 MS COCO的培训代码 MS COCO的预训练砝码 Jupyter笔记本电脑可在每个步骤可视化检测管线 用于Multi-GPU训练的ParallelModel类 评估MS COCO指标(AP) 在自己
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:73mb
    • 提供者:weixin_42140716
  1. leaf-audio-源码

  2. LEAF:可学习的音频前端 LEAF是诸如mel-filterbanks之类的音频功能的可学习替代品,可以将其初始化为mel-filterbanks的近似值,然后在使用少量参数的情况下针对手头的任务进行训练。 提供了该系统的完整说明。 依存关系 Python 3.8 内容 该库包含Tensorflow / Keras代码,用于: LEAF前端以及mel- , 和 适用于 , 和 一个使用gin的示例训练循环,以在tensorflow数据集上训练具有各种前端和架构的模型。 安装 在仓库的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:373kb
    • 提供者:weixin_42166626
  1. Face_generation_using_DCGAN:Tensorflow 1.x用于构建能够生成假名人面Kong的DCGAN-源码

  2. 使用DCGAN生成人脸 生成建模是机器学习中的无监督学习任务,涉及自动发现和学习输入数据中的模式,以使模型可用于生成不在原始数据集中的新示例。 DCGAN或Deep Convolutional GAN是一种网络体系结构,能够生成大小为64x64的RGB图像。 深卷积生成对抗网络的想法,在此提出了。 概述 该项目使用DCGAN生成名人的假脸图像,该模型在上进行了训练。 下面的GIF显示了生成器如何学会随着时间的推移生成假脸。 该模型经过了150个时期的训练,然后能够生成不错的假人脸图像,下面给出
  3. 所属分类:其它

  1. 数字识别:此程序可让您上传0-9之间数字的图片,它将能够识别图片中的数字-源码

  2. 它能做什么 该应用程序允许用户上传0-9之间数字的图片,并且可以确定图片中的数字。 该模型的训练精度约为94%。 它是如何建造的 通过Keras和Tensorflow训练了AI模型,所使用的数据来自Mnist数据集。 前端使用Flask和HTML / CSS / JS构建 设置 要在复制存储库后在本地运行此程序,必须设置虚拟环境。 设置虚拟环境后,应安装最新版本的Keras,Tensorflow和Flask。 看起来如何 可以在Digit_Recognition / Homescreen.JP
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  1. PlantDetector:使用Tensorflow little和android检测植物的项目-源码

  2. TensorFlow Lite图像分类Android示例应用程序 概述 这是Android上的示例应用程序。 它使用对来自设备后置摄像头的进行连续分类。 使用TensorFlow Lite Java API执行推断。 演示应用程序实时对帧进行分类,显示最可能的分类。 它允许用户在浮点模型或模型之间进行选择,选择线程数,并决定是在CPU,GPU还是通过。 这些说明将指导您在Android设备上构建和运行演示。 有关来源的说明,请参见。 模型 有关使用的模型的详细信息,请访问。 通过downlo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:19mb
    • 提供者:weixin_42175516
  1. 删除-bg-源码

  2. Mask R-CNN用于目标检测和分割 这是基于Python 3,Keras和TensorFlow的的实现。 该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。 它基于功能金字塔网络(FPN)和ResNet101主干网。 该存储库包括: 基于FPN和ResNet101构建的Mask R-CNN的源代码。 MS COCO的培训代码 MS COCO的预训练砝码 Jupyter笔记本电脑可在每个步骤可视化检测管线 用于Multi-GPU训练的ParallelModel类 评估MS COCO指标(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:73mb
    • 提供者:weixin_42110533
  1. AI_对冲基金-源码

  2. AI Prediction Web App可快速建立原型 介绍 该项目旨在构建一个多用途的Web应用程序模板,该模板使开发用于时间序列预测的快速原型Web应用程序变得容易。 作为示例用例,我选择了黄金价格预测。 该应用程序提供: 易于设置时间序列预测的Web应用程序 轻松的ML开发和部署管道,用于“快速而肮脏的”原型 基于tensorflow服务,支持GPU加速的多个模型的服务和推理 安装 该Web应用程序包含两个组件:具有Web用户界面的前端和运行带有管理员用户界面(称为“简单ten
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  1. awesome-tensorflow:TensorFlow-专用资源的精选列表http://tensorflow.org-源码

  2. 很棒的TensorFlow 精选的TensorFlow实验,库和项目的精选列表。 受到很棒的机器学习的启发。 什么是TensorFlow? TensorFlow是一个开源软件库,用于使用数据流图进行数值计算。 换句话说,构建深度学习模型的最佳方法。 更多信息。 目录 从基础到TensorFlow的稍微有趣的应用 基于Google的TensorFlow框架的深度学习简介。 这些教程是Newmu Theano的直接移植 这些教程适用于深度学习和TensorFlow的初学者,提供了详细记录的代码
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    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:15kb
    • 提供者:weixin_42102933
  1. 模型:使用TensorFlow构建的模型和示例-源码

  2. 欢迎来到TensorFlow的模型花园 TensorFlow Model Garden是一个存储库,其中包含许多针对TensorFlow用户的最新(SOTA)模型和建模解决方案的实现。 我们旨在演示建模的最佳实践,以便TensorFlow用户可以充分利用TensorFlow进行研究和产品开发。 目录 描述 •使用最新的TensorFlow 2的高级API的SOTA模型的示例实现示例集合•由TensorFlow官方维护,支持并保持最新的TensorFlow 2 API •经过合理优化,以实现快速
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:31mb
    • 提供者:weixin_42181319
  1. multi-class-text-classification-cnn:将Kaggle消费者金融投诉分类为11个类。 使用CNN(卷积神经网络)和Tensorflow上的单词嵌入构建模型-源码

  2. 项目:对Kaggle消费者财务投诉进行分类 强调: 这是一个多类文本分类(句子分类)的问题。 该项目的目的是将Kaggle消费者金融投诉分类为11类。 该模型是使用卷积神经网络(CNN)和Tensorflow上的单词嵌入构建的。 数据: 输入: consumer_complaint_narrative 示例:“北卡罗来纳州的某人窃取了我的身份信息,并于2015年XXXX / XXXX / 2015年通过XXXX购买了包括XXXX手机在内的物品。我在XXXX / XXXX / 2015上发
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    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:82mb
    • 提供者:weixin_42116681
  1. cnn-facial-landmark:基于深度卷积神经网络的人脸标志检测训练代码-源码

  2. cnn-facial-landmark 基于卷积神经网络的人脸标志检测。 这是显示检测结果的示例gif。 该模型是使用TensorFlow构建的,并提供了训练代码,因此您可以使用自己的数据集训练自己的模型。 随附的教程也,其中包括背景,数据集,预处理,模型架构,培训和部署。 我尽力使它们对于初学者来说简单易懂。 遇到困难时可以随时提出问题,也可以分享一些好主意。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本,以进行开发和测试。 先决条件 正在安装 只需git克隆此仓库,您就
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    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:615kb
    • 提供者:weixin_42117224
  1. 压缩:TensorFlow中的数据压缩-源码

  2. 介绍 该项目包含TensorFlow的数据压缩操作和层。 您可以使用此库构建具有内置的端到端优化数据压缩的自己的ML模型。查找数据的存储有效表示形式(图像,特征,示例等)非常有用,而只需要牺牲一小部分模型性能。 它可以将任何浮点张量压缩为更小的位序列。 特别是,该库中的熵模型类简化了设计速率失真优化代码的过程。 在训练过程中,它们像似然模型。 训练完成后,他们通过自动设计概率表并在后台调用范围编码器实现,将浮点张量编码为最佳位序列。 该方法相对于传统变换编码的主要新颖之处在于率失真拉格朗日
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    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:427kb
    • 提供者:weixin_42129797
  1. bert_in_a_flask:dockerized烧瓶API,使用TensorFlow 2.0提供ALBERT和BERT预测-源码

  2. BERT&ALBERT放在烧瓶中 此回购演示了如何通过简单的dockerized flask API来提供香草BERT和ALBERT预测。 回购包含和实现,以实现多类分类。 模型实现基于 。 该代码被编写为与和兼容。 如果要使用GPU进行训练,则还需要安装nvidia-container-toolkit 。 有关如何安装它的说明,请参见。 该项目使用进行演示。 新闻 2020年4月2日-现在支持 。 数据和模型加载已得到简化和改进。 2020年6月1日-代码库已全面并移植到 。 现在,该实现
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    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:16kb
    • 提供者:weixin_42097189
  1. MNIST-TFLite:为TensorFlow Lite构建的MNIST分类器-Android,iOS和其他“精简版”平台-源码

  2. MNIST-TFLite TensorFlow 2.0(Alpha) 该存储库包含Jupyter Notebook,其代码在TensorFlow 2.0 alpha上运行。 由于这不是稳定版本,因此整个代码可能随时中断。 笔记本仅用于协作环境而创建。 它需要进行一些更改以使其能够在博客文章中介绍的Docker环境中工作。 TensorFlow 1.x MNIST分类器的示例TensorFlow Lite实现。 创建该项目的目的是展示如何构建最简单的机器学习模型并将其在移动应用程序中使用。 有
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    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:11mb
    • 提供者:weixin_42139042
  1. 节点问题解答:Node.js中快速且可用于生产环境的问题解答-源码

  2. Node.js的问题解答 只需3行代码,即可直接在Node.js中进行生产就绪的问答! 该软件包利用了 库(使用Rust构建)来处理输入文本。 然后,它使用运行针对问题回答进行了微调的案例模型(SQuAD v1.1开发人员集的87.1 F1得分,而基于BERT案例的模型为88.7)。 DistilBERT默认情况下使用,但可以使用的可用 库中的另一行代码! 由于TensorFlow Serving,它可以在本地运行SavedModel和TFJS格式的模型,也可以在。 安装 npm ins
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    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:126kb
    • 提供者:weixin_42144604
  1. Chatito:using使用简单的DSL生成AI聊天机器人,NLP任务,命名实体识别或文本分类模型的数据集!-源码

  2. Chatito 总览 Chatito可帮助您使用简单的DSL生成用于训练和验证chatbot模型的数据集。 如果要使用商业模型,开源框架或编写自己的自然语言处理模型来构建聊天机器人,则需要培训和测试示例。 Chatito在这里为您提供帮助。 该项目包含: 聊天语言 有关完整的语言规范和文档,请参考。 提示 防止过度拟合 如果我们正确使用Chatito,则可以避免过度的问题。 该工具背后的思想是在数据扩充和可能的句子组合的描述之间有一个交集。 它不打算生成可能适合单个句子模型的确定性数据集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:342kb
    • 提供者:weixin_42166918
  1. 概率:TensorFlow中的概率推理和统计分析-源码

  2. TensorFlow概率 TensorFlow概率是TensorFlow中用于概率推理和统计分析的库。 作为TensorFlow生态系统的一部分,TensorFlow概率提供了概率方法与深度网络的集成,通过自动微分的基于梯度的推理以及通过硬件加速(例如GPU)和分布式计算的大型数据集和模型的可伸缩性。 我们的概率机器学习工具的结构如下。 第0层:TensorFlow。 数值运算。 特别是,LinearOperator类可实现无矩阵实现,该实现可利用特殊结构(对角,低秩等)进行高效计算。 它由
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:37mb
    • 提供者:weixin_42146888
  1. tensorboot:将TensorFlow模型部署为SpringBoot微服务的演示应用程序-源码

  2. TensorBoot项目 将TensorFlow模型部署为SpringBoot微服务的演示应用程序。 使用预训练模型公开REST服务(带有Swagger html文档)和简单的网页以进行图像识别。 包含使用表单上载图像文件的示例,以及如何使用浏览器网络摄像头以及如何使用javascr ipt调用REST服务的示例。 先决条件 要构建项目,您需要安装以下项目:JDK 8+-从下载。 下载型号 在构建/部署之前需要 $ ./downlod_model.sh 模型将存储在文件夹下。 您也可以在构
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:291kb
    • 提供者:weixin_42160645
  1. keras服务:使用tensorflow-serving和nodejs + docker将keras模型投入生产-源码

  2. keras服务 keras-> tensorflow + grpc + docker => nodejs :spouting_whale: :fire: 使用tensorflow服务将keras模型引入生产的示例 使用带有tensor.proto尺寸示例的自定义XOR模型 在工作站上使用python2.7构建和训练模型 使用Docker-Container在C ++服务器中通过grpc为导出的模型提供服务 一个nodejs服务器将grpc api包装为一个简单的http POS
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:21mb
    • 提供者:weixin_42127748
  1. tensorflow-cmake:C,C ++,Go和Python中的TensorFlow示例,没有bazel,但带有cmake和FindTensorFlow.cmake-源码

  2. TensorFlow CMake / C ++集合 查看官方文档:您看到了什么? 普通票价? 现在,猜测一下:这是一个没有bazel的区域。 我们在这里使用CMake! 该集合包含可靠且简单的示例,可在C,C ++,Go和Python中使用TensorFlow:加载预训练的模型或编译带有或不带有CUDA的自定义操作。 所有构建均已针对最新的稳定TensorFlow版本进行了测试,并依赖于带有自定义CMake。 该cmake文件包含特定TF版本中的错误的常见解决方法。 TensorFlow
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-28
    • 文件大小:654kb
    • 提供者:weixin_42127748
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