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使用Tensorflow Lite Model Maker 创建边缘端机器学习模型
介绍如何使用`TF Lite model maker`库创建TensorFlow Lite模型。我们将在自定义数据集上微调一个预训练的图像分类模型,并进一步探索Tensorflow Lite支持的不同类型的模型优化技术,并将其导出到TF Lite模型。将创建的TF Lite模型与通过Tensorflow Lite 转换的模型进行详细的性能比较,最后将模型部署到web应用中。
2022-05-20 09:07:14
29.99MB
tensorflow
机器学习
文档资料
人工智能
music_recommender:音乐推荐器,与Keras和TensorFlow一起使用深度学习
music_recommender
2022-05-19 19:58:45
7.99MB
music
deep-learning
cnn
spectrogram
1
MobileFaceNet_TF:MobileFaceNet的Tensorflow实现
MobileFaceNet_TF MobileFaceNet的Tensorflow实现。 依存关系 张量流> = r1.5 OpenCVPython的3.x python 3.x 科学的 斯克莱恩 麻木 网络 泡菜 准备数据集 选择以下链接之一来下载Insightface提供的数据集。 (特别推荐MS1M-refine-v2) , , , 将数据集移动到${MobileFaceNet_TF_ROOT}/datasets 。 运行${MobileFaceNet_TF_ROOT}/utils/data_process.py 。 预训练模型 训练 通过特殊项目自行优化超级参数。
2022-05-19 17:44:07
68.65MB
tensorflow
recognize-faces
mobilefacenet
TensorflowPython
1
使用递归神经网络RNN-LSTM和智能手机上的Tensorflow进行人类活动识别:这是我的硕士项目,我使用无线传感器数据挖掘实验室(WISDM)的数据集来构建机器学习模型,可使用智能手机加速计,Tensorflow框架,递归神经网络和多个堆栈的长期短期记忆单元(LSTM)来预测人类的基本活动,以构建深度网络。 训练模型后,将其保存并导出到android应用程序,并使用模型和界面进行预测,以使用文本到语音API讲出结果
在智能手机上使用递归神经网络(RNN),LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目,其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室(WISDM)的数据集为端到端系统构建机器学习模型,以使用智能手机加速度计,Tensorflow框架,递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元(LSTM)堆栈,用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后,将其保存并导出到android应用程序,并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测,以使用文本语音API讲出结果。 处理: 清理并合并数据 根据模型要求,通过将每个序列活动的固定长度序列(200个)作为训练数据来进行数据预处理,以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练(80%)和测试(20%)集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元(这将解决消失的梯度问题)来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型,并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数,我们使用最小二乘误差(LSE)或L2范数,因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间,
2022-05-19 11:49:05
151MB
machine-learning
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proof-of-concept
scikit-learn
1
MNIST数据集(基于python下的Tensorflow框架)
解压即可使用,运行代码可在本人博客中找到。大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[1]。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),其值为0到1。为简单起见,每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征的一维numpy数组。
2022-05-19 11:24:03
11.06MB
python
mnist数据集
1
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow(pdf)
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf最新版本
2022-05-18 13:45:51
39.2MB
Scikit-Learn
Machine
Learning
TensorFlow
1
Tensorflow 年龄和性别识别(Age&Gender)-附件资源
Tensorflow 年龄和性别识别(Age&Gender)-附件资源
2022-05-18 11:09:13
23B
1
KNN实现手写数字识别.zip
通过最近邻域法(KNN)实现手写数字的识别,并且计算识别的准确率
2022-05-17 19:37:36
11.06MB
python
tensorflow
1
TensorFlow2.6的离线安装所需的全部依赖包
TensorFlow2.0以后的版本有了质的飞跃,非常值得学习使用。但是TensorFlow的离线安装非常痛苦,所需的依赖包众多,为了给大家省事,这个压缩包包含了64位Windows下Python3.8对应的TensorFlow2.6所需的所有whl文件,可以实现离线安装,按照顺序pip install即可。
2022-05-17 08:44:28
666.6MB
tensorflow
windows
python
人工智能
1
Python-提供了TensorFlow中GAT图层的实现以及最小执行示例
提供了TensorFlow中Graph Attention Network(GAT)图层的实现,以及最小执行示例(在Cora数据集上)
2022-05-16 20:24:50
1.2MB
Python开发-机器学习
1
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