Core ML 是 Apple 的机器学习框架,该框架集成了来自 TensorFlow 等各种来源的神经网络模型,并在必要时进行了转换,然后优化了 GPU / CPU 性能以进行设备上的训练和推理,同时最大程度地减小了应用程序尺寸和功耗。 在 WWDC 2019 中引入的 Core ML 3 更新了设备上特定用户数据的神经网络模型,从而消除了设备到云的交互并最大程度地提高了用户隐私。 有关更多信息,请访问 [https://developer.apple.com/machine-learning/core-ml](https://developer.apple.com/machine-learning/core-ml) 。 Core ML 本身建立在诸如 Accelerate 和 BNNS 以及 Metal Performance Shaders 之类的低级基元之上。 所有 Core ML 模型均具有`.mlmodel`扩展名。
Core ML 是 Apple 的机器学习框架,该框架集成了来自 TensorFlow 等各种来源的神经网络模型,并在必要时进行了转换,然后优化了 GPU / CPU 性能以进行设备上的训练和推理,同时最大程度地减小了应用程序尺寸和功耗。 在 WWDC 2019 中引入的 Core ML 3 更新了设备上特定用户数据的神经网络模型,从而消除了设备到云的交互并最大程度地提高了用户隐私。 有关更多信息,请访问[这里](https://developer.apple.com/machine-learning/core-ml)。 Core ML 本身建立在诸如 Accelerate 和 BNNS 以及 Metal Performance Shaders 之类的低级基元之上。 所有 Core ML 模型均具有`.mlmodel`扩展名。
Core ML 的核心部分是 Create ML,它是用于图像分类和对象检测的 Apple 机器学习框架。 该系统类似于 TensorFlow,但使用零编码生成模型更容易。 在 macOS 上,打开 Xcode 并输入`.mlmodel`,如以下屏幕截图所示:
Core ML 的核心部分是 Create ML,它是用于图像分类和对象检测的 Apple 机器学习框架。 该系统类似于 TensorFlow,但使用零编码生成模型更容易。 在 macOS 上,打开 Xcode 并输入`.mlmodel`,如以下屏幕截图所示:
...
@@ -889,7 +889,7 @@ Core ML 的核心部分是 Create ML,它是用于图像分类和对象检测
...
@@ -889,7 +889,7 @@ Core ML 的核心部分是 Create ML,它是用于图像分类和对象检测
@@ -306,7 +304,7 @@ $ gcloud ai-platform jobs describe krishkar_object_detection_1111111111
...
@@ -306,7 +304,7 @@ $ gcloud ai-platform jobs describe krishkar_object_detection_1111111111
tensorboard--logdir=gs://${YOUR_GCS_BUCKET}/train
tensorboard--logdir=gs://${YOUR_GCS_BUCKET}/train
```
```
运行上述命令后,如果遇到错误,例如`ValueError: Duplicate plugins for name projector`,则从[https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/复制`diagnose_tensorboard.py`作为文本文件。 tools / diagnose_tensorboard.py](https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py)并将其保存到您的目录中。
运行上述命令后,如果遇到错误,例如`ValueError: Duplicate plugins for name projector`,则从[这里](https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py)并将其保存到您的目录中。
@@ -713,15 +709,15 @@ AWS 有许多用于计算机视觉的工具。 其中,两个主要工具是 Am
...
@@ -713,15 +709,15 @@ AWS 有许多用于计算机视觉的工具。 其中,两个主要工具是 Am
请注意,面部识别系统能够检测到属于同一个人的两张脸,无论有无太阳镜,它们都是从不同角度拍摄的。
请注意,面部识别系统能够检测到属于同一个人的两张脸,无论有无太阳镜,它们都是从不同角度拍摄的。
AWS Rekognition 还可以使用`boto`分析本地 PC 上的图像,如[https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/images-bytes.html](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/images-bytes.html)所述。
AWS Rekognition 还可以使用`boto`分析本地 PC 上的图像,如[这里](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/images-bytes.html)所述。