AiTechYun 编辑：chux 在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。...PoseNet运行在TensorFlow.js上任何拥有普通摄像头的桌面或手机的人都可以在网络浏览器中体验这项技术。...由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会离开用户的计算机。...单人姿势检测器更快，更简单，但图像中只显示一个主体。我们先讲它，因为它更容易懂。 在高级姿态估计发生在两个阶段： 一个输入的RGB图像通过卷积神经网络馈送。...好奇心：技术深潜 在本节中，我们将介绍关于单姿态估计算法的更多技术细节。在高层次上，这个过程如下所示： ?
https://www.tensorflow.org/install 在深入研究代码之前，首先讨论一下自动编码器是什么。 自动编码器 处理机器学习中的大量数据，这自然会导致更多的计算。...在TensorFlow中，上述等式可表示如下， def loss(model, original): reconstruction_error = tf.reduce_mean(tf.square...最后循环训练自编码器模型。 接下来使用定义的摘要文件编码器，并使用记录训练摘要tf.summary.record_if。...最后为了在TensorBoard中记录训练摘要，使用tf.summary.scalar记录重建误差值，以及tf.summary.image记录原始数据和重建数据的小批量。...TensorFlow： 2015 年异构系统上的大规模机器学习。 Chollet，F。（2016年5月14日）。在Keras建立自动编码器。
7dd0bc881cd5 与谷歌创意实验室合作，我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。...PoseNet可以使用单姿态或多姿态算法检测图像和视频中的人物形象 - 全部来自浏览器。 那么，问题来了，什么是姿态估计？...姿态估计是指在图像和视频中检测人物的计算机视觉技术，以便人们可以确定某个人的肘部在图像中出现的位置。需要澄清的是，这项技术并不能识别谁在图像中 - 没有任何与识别身份相关的个人身份信息。...由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会留在用户的计算机上。...单人姿势检测器更快，更简单，但图像中只能有一个主体（稍后会深入探讨）。我们先探讨更容易使用的单个姿势。 在上层看来，姿势估计发生在两个阶段： 输入RGB图像到卷积神经网络。
什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。...可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上。...html,output 当然还可以在本地把代码保存为.html文件并用浏览器打开,那么先来看一下下面这段代码，可以在 codepen 中运行：https://codepen.io/pen?...head 中，从 CDN 引用 TensorFlow.js，这样就可以使用 API 了： https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.11.2 然后建立模型
本文结构： 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例：regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1....什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。...具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 TensorFlow.js 可以为用户解锁巨大价值： 隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上...html,output 当然还可以在本地把代码保存为.html文件并用浏览器打开 那么先来看一下下面这段代码，可以在 codepen 中运行： https://codepen.io/pen?
例如，一种算法已经用数千张图像进行了训练以创建图像分类模型，而不是创建自己的图像分类模型，迁移学习允许你将新的自定义图像样本与预先训练的模型相结合以创建新的图像分类器。...这个特性使得拥有一个更加定制化的分类器变得非常快速和容易。 为了提供代码中的示例，让我们重新利用之前的示例并对其进行修改，以便我们可以对新图像进行分类。...我们仍然需要从导入 Tensorflow.js 和 MobileNet 开始，但是这次我们还需要添加一个 KNN（k-nearest neighbor）分类器： 中的 K 值很重要，因为它代表了我们在确定新输入的类别时考虑的实例数。...在这种情况下，10 意味着，在预测一些新数据的标签时，我们将查看训练数据中的 10 个最近邻，以确定如何对新输入进行分类。 最后，我们得到了视频元素。
目前许多人已经在现有模型的支持下尝试了 2D 姿态估计。 Tensorflow 刚刚在 TF.js 姿势检测 API 中推出了第一个 3D 模型。...TensorFlow.js 社区对 3D 姿态估计越来越感兴趣，这为健身、医疗和运动捕捉等应用开辟了新的设计机会。一个很好的例子是使用 3D 动作在浏览器上驱动角色动画 。...社区演示使用由 MediaPipe 和 TensorFlow.js 提供支持的多个模型（即 FaceMesh、BlazePose、Hand Pose）。...为了使注释过程更有效，研究人员要求注释者在它们确定的姿势骨架边缘之间提供深度顺序。由于 3D-2D 投影的性质，3D 中的多个点可以投影到同一个 2d 点上（即具有 X 和 Y 但不同的 Z）。...该模型在裁剪图像上进行训练，预测对象臀部中心原点的相对坐标中的 3D 位置。 MediaPipe 与 TF.js 运行时
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的...
Q-learning是用来解决这类问题的一种方法，它能够求出“状态-行动”对(s,a)与价值的估计值v之间的直接关系。这个估计值应与在状态s下采取行动a所得到的期望折扣奖励相对应。...使用一个诸如神经网络的全局功能近似器，我们能对未发生的状态归纳出其Q估计值，从而使我们能够了解在任意大的状态空间下的Q方程。...训练网络预测未来的期望 在无人机送货的场景中，我们将会用到的两个测量值：电池电量和成功配送的包裹数。...对更复杂目标的规划 因为我们并不是像Q-learning中那样简单地预测一个标量的估计值，就可以对更复杂的目标进行规划。...这样，我们就可以在电量低于一个阈值的时候（在本例中是30%），把目标从“最大化配送数”改为“最大化电量”。通过将目标和测量值以这种方式结合，我们现在可以灵活地调整agent在飞行过程中的行为。
R 中的 TF 估计器 API 我们在第 2 章中了解了 TensorFlow 估计器 API。在 R 中，此 API 使用tfestimator R 包实现。...通过此链接查找 R 中 TF 估计器的更多示例。 有关tensorflow R 包的更多文档可以在此链接中找到 R 中的 Keras API 我们在第 3 章中了解了 Keras API。...总结 在本章中，我们学习了如何在 R 中使用 TensorFlow 核心，TensorFlow 估计器和 Keras 包来构建和训练机器学习模型。...我们通过对 TensorFlow 调试器（tfdbg）的介绍结束本章，用于设置断点和观察张量值，就像我们在 Python 调试器（pdb）或 GNU 调试器（gdb中调试代码一样） ）。...tpu_estimator：tpu_estimator模块将估计器封装在TPUEstimatorSpec类中。要在 TPU 上运行估计器，我们创建此类的对象。
YellowFin 调优器已有 TensorFlow 和 PyTorch 实现可供使用（见本文末）。...这种估计无需完全准确。在实践中我们可以看到，噪声梯度的粗糙测量也可以得到很好的结果这种设计理念给出了动量价值的下限。 设计理念 2：在每个步骤里优化超参数，最小化局部二次逼近。...这意味着异步运行时，系统中的整体动量一定会超过为优化器提供的算法中的动量值，因为其中多出了异步引发的动量。 在新的研究中，研究人员第一次指出总动量是可以被计算的。...在第一版实现中，研究人员使用了简单的近似估计，获得了不错的结果。研究其他的实现方法是一个方向，如对 Hessian 对角线使用基于反向传播的估计，或者利用智能线搜索来估计距离局部最小值的距离。...在 Pytorch 版本中，开发者宣称它可以嵌入式替代任何 Pytorch 内的优化器，在 from yellowfin import YFOptimizer 之后，它像所有 Pytorch 优化器一样支持
打开cnn_mnist.py并添加以下cnn_model_fn功能，它符合TensorFlow的Estimator API预期的界面（稍后在创建估计器中）。...中创建估计”教程中的“ 定义模型的训练操作”。...注意：有关TensorFlow EstimatorAPI 的深入了解，请参阅“在tf.contrib.learn中创建估计器”教程。...其他资源 要了解有关TensorFlow中TensorFlow估计器和CNN的更多信息，请参阅以下资源： 在tf.contrib.learn中创建估算器。...介绍TensorFlow Estimator API，该API介绍了配置估计器，编写模型函数，计算损失和定义训练操作。 深入MNIST专家：建立多层次CNN。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到： TensorFlow.js是什么 如何将TensorFlow.js添加到Web应用程序中 如何使用TensorFlow.js...使用TensorFlow.js，可以从头开发机器学习脚本。你可以使用API在浏览器或Node.js服务器应用程序中构建和训练模型。...并且，你可以使用TensorFlow.js在JavaScript环境中运行现有模型。...如果你执行一个更改量值的操作，总是会创建一个新的张量并返回结果值。 操作 通过使用TensorFlow操作，你可以操纵张量的数据。由于张量运算的不变性，结果值总是返回一个新的张量。...估计量的均方误差是误差平方的平均值 - 即估计值与估计值之间的平均平方差。 optimizer：要使用的优化器函数。我们的线性回归机器学习任务使用的是sgd函数。
传播结束，我们可以估计每个数据库操作子的输出记录数和输出纪录的大小，这样就可以得到一个高效的查询计划。...否则，就是去重后值的反转（注意：不包含额外的柱状图信息，我们仅仅估计列值的统一分布）。后面发布的版本将会均衡柱状图来优化估计的准确性。 小于操作符 (中的字符串常量值落在哪个区间。...早先我们解释了在hash join操作中根据精确的基和统计信息选择构建方。 同样，根据确定的基和join操作的前置所有操作的大小估计，我们可以更好的估计join测的大小来决定该测是否符合广播的条件。...大部分数据库优化器将CPU和I/O计入考虑因素，分开考虑成本来估计总共的操作开销。...在以后的版本中，我们计划继续往这个方向做下去，继续加入更复杂的统计信息（直方图、总记录数-最小粗略估计、统计信息分区程度，等等）并改进我们的公式。
在上一期《统计信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中，我们详细介绍了mysql系统库中的统计信息记录表，本期我们将为大家带来系列第五篇《优化器成本记录表|全方位认识 mysql 系统库》，下面请跟随我们一起开始...当服务器启动时会将成本模型表读入内存中，在生成执行计划时使用内存中的值。表中指定的任何非NULL成本估算常量值优先使用。剩余其他任何NULL常量值在使用时会转换为内置的默认常量值。...02 优化器成本记录表详解 2.1. engine_cost 该表提供查询针对特定存储引擎的操作需要使用到的的优化器成本估算常量值。 下面是该表中存储的信息内容。...增加这些值会增加使用基于磁盘的内部临时表的成本估计值，查询优化器在进行成本估算时会偏向于更少使用它，与相应的基于内存的内部临时表的参数（memory_temptable_create_cost，memory_temptable_row_cost...增加这些值会增加使用内部内存临时表的成本估计值，即会使得优化器偏向于更少使用它。 row_evaluate_cost（默认值为0.2）：评估记录行的成本常量。
在因果推断框架下，效果评估的黄金准则一定是“AB实验”，因为实验的分流被认为是完全随机且均匀的，在此基础上对比实验组与对照组的指标差异就可以体现某个干预带来的增量值。...： 1）贝叶斯估计：BSTS模型的一大特点就是在参数估计上使用了贝叶斯估计，即在估计之前先给出参数设置先验分布，随后再结合样本数据给出参数的后验分布。...4.3 模型调整 过程参数：我们可以使用Tensorflow中的Decomposition来查看时序模型中各个结构元素，包括周期性/季节性等等。...这样的好处是防止一些小窗口内的周期情况被长周期的信息平滑掉，能够更好的体现出数据在不同程度上的周期特点。...针对长周期和季节性，由于他们在短时间内的变化不大，因此可以直接使用对应方程中的μ和σ来进行预测；针对短周期项和相关性项可以通过其他机器学习方式进行预测。
在此工作流程中，我们首先将tensorflow graph导出为可移植的中间文件，这个导出过程可以在Jetson或主机上完成，一旦我们成功导出Tensorflow，我们在jetson上运行一个C ++程序...在上一张幻灯片中，我们在github项目中提供了一个脚本，它包含了导出tensorflow模型，构建和构建tensorRT引擎，以及序列化和保存引擎到硬盘的步骤。...这个脚本可能不适用于所有张量流模型，但适用于那些记录的 在github项目中的模型。接下来，我们将讨论如何在jetson上使用tensorRT优化和执行tensorflow模型。...TensorFlow提供了一个Python模块来为我们完成冻结过程。 在本页幻灯片的最下面，我们给你展示了就用一行Python代码，就完成对图的冻结，即给它存储变量值为常数的过程。...我们导出含有网络图定义的记录文件，然后启动TensorFlow的服务器端 ，然后指定导出的记录文件，然后就可以从浏览器中打开TensorBoard了，从而能可视化的观察一些信息。
以下是一个使用tensorboard进行可视化的一个实例，该例构建了一个两层深度网络模型，并在训练的过程中对一些参数及准确度做了记录，并可以在tensorboard中以图表方式展现，图片见代码部分后面。...buffer - tf.summary.image 输出包含图像summary的协议buffer 本例使用了上述方法在主要训练步骤中记录汇总数据，并使用tf.summary.FileWriter...调用tensorboard 在终端中输入如下命令调用tensorboard： steve@steve-Lenovo-V2000:~$ source activate tensorflow (tensorflow...对交叉熵求最小值，也等价于求最大似然估计。 在第一张图片(Scalars 选项卡)中，你可以看到训练过程中，随着准确度的增大，交叉熵在减小。...第六张图(Histogram 选项卡)中，你可以看到各数据的直方图。 第三个实例与前面的例子作对比，你可以发现tensorflow的强大之处。
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