Публикации по теме 'tensorflow'


Больше никаких OOM-исключений при поиске гиперпараметров в TensorFlow
Используйте функции-оболочки, чтобы избежать OOM-исключений На дворе 2023 год. Машинное обучение уже не реклама, а основа повседневных продуктов. Все более быстрое аппаратное обеспечение позволяет обучать все более крупные модели машинного обучения, причем в более короткие сроки. Ежедневно в arXiv отправляется около 100 статей по машинному обучению или смежным областям, поэтому высока вероятность того, что по крайней мере треть из них использовали возможности оборудования для поиска по..
Создание приложения для распознавания объектов в реальном времени с помощью Tensorflow и OpenCV
В этой статье я расскажу, как легко создать собственное приложение для распознавания объектов в реальном времени с новым API обнаружения объектов Tensorflow (TF) и OpenCV в Python 3 (в частности, 3.5). В центре внимания будут проблемы, с которыми я столкнулся при его создании. Полный код можно найти на моем репо . А вот и приложение в действии: Мотивация Google только что выпустил свой новый API обнаружения объектов TensorFlow. Первый выпуск содержит: некоторые..
Лучшее место для изучения нейронной сети: интерактивная игровая площадка Tensorflow
Повернись с нейронной сетью в своем браузере! Мы часто сталкиваемся с трудностями при объяснении того, что происходит внутри модели глубокой нейронной сети, которая считается моделью черного ящика, и, чтобы лучше понять ее, я хотел бы поделиться своей демонстрацией Tensorflow Neural Network Playground, работы Google с открытым исходным кодом, которая была очень полезной. хорошо известен тем, что объясняет, как работает нейронная сеть в интерактивном режиме. Пожалуйста, перейдите по ссылке..
Временные ряды — с использованием Tensorflow
Прогнозирование временных рядов является популярным методом предсказания будущих событий. Этот тип прогнозирования может предсказать все, от цен на акции до погодных условий. В этой статье мы рассмотрим основы прогнозирования временных рядов и обсудим, как можно использовать TensorFlow для создания моделей временных рядов. Что такое прогнозирование временных рядов? Прогнозирование временных рядов — это процесс использования исторических данных для предсказания будущих событий. Этот..
Решите MNIST с помощью Tensorflow
MNIST - это отправная точка для всех, кто начинает изучать машинное обучение. MNIST - это популярный набор данных, используемый для распознавания цифр. Это набор черно-белых изображений цифр размером 28x28 пикселей. Tensorflow - это очень популярный фреймворк для обработки тензорных данных, разработанный Google и обладающий очень полезными функциями для машинного обучения. В Tensorflow встроен скрипт для загрузки и обработки набора данных MNIST, поэтому вы можете сосредоточиться..
Что означает повторное использование переменных в TensorFlow?
Автор: Hide Inada Цель Если вы новичок в TensorFlow, переменные в TensorFlow могут выглядеть сложными и подавляющими, особенно если вы видите, что они используются для определения веса сетевого уровня. Как только вы освоитесь, вы поймете, что это не так страшно, как казалось на первый взгляд. Однако некоторые из вас могут быть не знакомы с концепцией «повторного использования», которая является очень полезным способом использования переменных. В этой статье я хотел бы прояснить,..
Используйте машинное обучение, чтобы определить, уйдет ли клиент
Недавно я завершил бесплатную виртуальную работу по анализу данных и прогнозам с помощью Forage. Я потратил много времени, работая над этим проектом, который включал в себя исследовательский анализ, выбор функций, прогнозирование и презентацию моих результатов, поэтому я хотел сделать запись в блоге о научном аспекте этого опыта работы.