选自freeCodeCamp 作者：Kevin Scott 机器之心编译 参与：李诗萌、路 数据清理是数据科学和机器学习中的重要组成部分，本文介绍了如何在 Tensorflow.js（0.11.1）中处理...本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js...TensorFlow.js 团队一直在改进 TensorFlow.js 的底层数据 API，这有助于更多地满足需求。...这也意味着，随着 TensorFlow.js 的不断改进和发展，API 也会继续前进，跟上发展的步伐。...原文链接：https://medium.freecodecamp.org/how-to-deal-with-mnist-image-data-in-tensorflow-js-169a2d6941dd
在一篇在控制台窗口中监听前台窗口的博客中，我在控制台里以表格的形式输出了每一个前台窗口的信息。在控制台里编写一个字符表格其实并不难，毕竟 ASCII 中就已经提供了制表符。...不过要在合适的位置输出合适的制表符，要写一些打杂式的代码了；另外，如果还要考虑表格列的宽度自适应，再考虑中英文在控制台中的对齐，还要考虑文字超出单元格时是裁剪/省略/换行。...，但有小部分控制台会在输出完后额外换一行，于是会看到每输出一行都有一个空白行出现（虽然我现在仍不知道原因） 定义列时，每个参数都是一个 ConsoleTableColumnDefinition输出类的完整使用示例，可参考我监听前台窗口的博客，或直接查看我的 GitHub 仓库中的示例代码。...如何在控制台程序中监听 Windows 前台窗口的变化 - walterlv Walterlv.Packages/src/Utils/Walterlv.Console 参考资料 D 的个人博客 本文会经常更新
在使用的时候，浏览器其实会下载一个识别模型，这个模型就是机器学习的产物，输入数据，就能按照学习的结果，输出结果。输出结果的准确度，取决于机器学习的算法以及训练程度。...Handtrack如何在p5js中使用？...1) 引入 handtrack.js 我们在 html 中除下引入 p5.js、p5.sound.min.js（如果用到声音处理）等 p5 核心 js 文件后，引入 如识别出来的 label 为 face，bbox则为脸部的矩形范围，bbox[0]指的是矩形左上角 x 坐标，bbox[1]指的是矩形左上角 y 坐标，bbox[2]指的是矩形宽度，bbox[3]指的是矩形高度...一些应用例子 其实手势的应用很广泛，放在 processing 中，我们常常可以这么做： 1）将原来鼠标移动的控制改为手部移动的控制 2）当手和其他物体重叠时，可以表示有意义的交互信号，如物体碰撞，选择物体等
在本文，我们将探索如何在TensorFlow.js中加载预训练的机器学习模型，完成图片分类任务。...MobileNets是一种小型、低延迟、低耗能模型，满足各种资源受限的使用场景，可用于分类、检测、嵌入和分割，功能上类似于其他流行的大型模型（如Inception）。...这个示例写的比较简单，从浏览器控制台输出log，显示结果，在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看： 加载json格式的MobileNets模型 使用封装好的JS对象确实方便，但使用自己训练的模型时...在下一篇文章中我将说明如何从现有的TensorFlow模型转换为TensorFlow.js模型，并加载之，敬请关注！ 以上示例有完整的代码，点击阅读原文，跳转到我在github上建的示例代码。...参考文献： tensorflow官网 你还可以读 一步步提高手写数字的识别率(1)(2)(3) TensorFlow.js简介 浏览器中的手写数字识别
微控制器和TinyML 微控制器，如Arduino板上使用的微控制器，是低成本、单芯片、独立的计算机系统。...在机器学习方面，您可以使用一些技术将神经网络模型放入内存受限的设备(如微控制器)中。其中一个关键步骤是将权重从浮点量化为8位整数。这也有助于使推断更快地计算，并且更适用于较低的时钟速率设备。...这些示例中的模型之前都经过了培训。下面的教程向您展示了如何在Arduino上部署和运行它们。在下一节中，我们将讨论培训。...为Arduino训练Tensorflow Lite微观模型 ? Arduino BLE 33 Nano Sense上的手势分类，输出表情符号 接下来，我们将使用ML使Arduino板能够识别手势。...在Charlie的例子中，电路板将所有的传感器数据从Arduino传输到另一台机器上，而这台机器将用Tensorflow.js对手势进行分类。
此外，TensorFlow.js 具有高度并行性，可与众多后端软件（如 ASIC、GPU 等）结合使用。...以下代码描述了如何使用 TensorFlow.js 创建一个简单的神经网络来执行干扰。该模型需要一个输入值和一个输出值来处理 NN。...在以下示例中，我们向神经网络添加了一个具有一个输入和一个输出的密集层： // Defining a machine learning sequential model const modelObj =...参考下面的简单代码示例，了解如何在神经网络中实现 ConvNet.js： const layer_defs = []; const network = new convnetjs.Net(); net.makeLayers...由于 Keras 使用多个框架作为后端，你可以在 CNTK、TensorFlow 和其他框架中训练模型。 使用 Keras 构建的机器学习模型可以在浏览器中运行。
介绍 TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库，可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义，训练和运行机器学习模型！...如果你是一名机器学习新手，那么TensorFlow.js是开始学习的好方法。 浏览器内的机器学习 在浏览器中完全由客户端运行的机器学习程序将会解锁新的机会，如交互式机器学习！...例如下方链接中的吃豆人游戏。 ? 使用神经网络将你的摄像头变成PAC-MAN的控制器 如果你想尝试其他游戏，可以使用手机上的浏览器玩Emoji Scavenger Hunt。 ?...直接在浏览器中创作模型。你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和高级层API定义，训练和运行模型。如果你熟悉Keras，那么高级层API应该也会很熟悉。...示例：https://github.com/tensorflow/tfjs-examples 教程：http://js.tensorflow.org/ 以下内容展示了如何在浏览器中导出用Python定义的模型进行推理
注意：尽管本图的训练部分侧重于 Python API，但 TensorFlow.js（https://js.tensorflow.org/） 也支持训练模型。...TensorFlow.js 还支持在 JavaScript 中定义模型，并使用类似于 KERA 的 API 直接在 Web 浏览器中进行训练。...，包括使用剩余层、自定义多输入/输出模型和前向迭代。...为了实现更大的灵活性和更好的控制性，低级 TensorFlow API 始终可用，并通常与高级抽象 API 结合使用，以实现完全可定制的逻辑。...TensorFlow 的 contrib 模块已经超出了在单个存储库中可以维护和支持的范围。较大的项目单独维护会更好，而较小的扩展将整合到核心 TensorFlow 代码。
在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。 tf.autograph函数 到目前为止，我们已经看到了如何从 Python 函数创建 TensorFlow 图的代码。...在“终端”窗口中键入以下内容： docker ps 如您在前面的命令的输出中看到的，每个容器都有一个名称和 ID。 这些中的任何一个都可以用来唯一地标识容器。 我们需要使用它来停止我们启动的容器。...当 TensorFlow.js 与 Node.js 相遇时 TensorFlow.js 的引入使在 JavaScript 环境中运行 TensorFlow 模型成为可能。...TensorFlow.js 模型在用户浏览器中处理这些输入并返回适当的输出。...://www.tensorflow.org/js/guide https://www.tensorflow.org/js/tutorials https://www.tensorflow.org/js/
选自TensorFlow Blog 机器之心编译 参与：王淑婷、路 TensorFlow 近日发布 TensorFlow.js 版本 PoseNet，该版本 PoseNet 只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头...通过与谷歌创意实验室合作，TensorFlow 近日发布了 TensorFlow.js 版的 PoseNet。这是一款机器学习模型，可以在浏览器中实时估计人体姿态。...自从基于 TensorFlow.js 的 PoseNet 在浏览器中运行以来，没有用户的姿态数据泄露。...第一步：导入 TensorFlow.js 框架和 PoseNet 库 TensorFlow 团队进行了大量工作来降低模型的复杂度，封装功能使之易于使用。...虽然 TensorFlow 支持空洞卷积，但 TensorFlow.js 并不支持，因此我们添加了一个 PR 来弥补这一点。
神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4....TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型，该模型用于识别语音。...TensorFlow Lite 视觉感知示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行视觉感知任务，例如人体姿态估计。...TensorFlow Micro示例如果嵌入式设备资源非常有限，还可以使用TensorFlow Micro，这是一个专门为微控制器和嵌入式系统设计的版本。
TensorFlow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如通过 Node.js....TensorFlow.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型，还支持在 JavaScript 中定义模型和在 web 浏览器中使用类似 Keras 的 API 直接训练模型。...，包括使用残差层、自定义多输入/输出模型以及强制编写的正向传递。...为了获得更强的灵活性和控制，低级 TensorFlow API 始终可用，并与更高级别的抽象一起工作，以实现完全可定制的逻辑。...此外，tf.contrib 将从核心 TensorFlow 存储库和构建过程中移除。TensorFlow 的 contrib 模块已经超出了单个存储库可以维护和支持的范围。
中，我们将讨论如何在Python中转移学习和部署我们的模型。...我们在控制台得到上述操作的输出： ? 如果你想深入阅读有关Core API的更多信息，那么我建议你阅读CoreAPI官方文档。...提供了大量来自谷歌的预训练模型，用于许多有用的任务，如目标检测、语音识别、图像分割等。...以下是PoseNet给出的输出类型的示例： ? 难以置信，对吧？！我们将使用ml5.js库来使用PoseNet。ml5.js是一个基于TensorFlow.js和p5.js的库。...在下一篇文章中，我们将探讨如何在浏览器中应用迁移学习，并使用TensorFlow.js部署机器学习或深度学习模型。
如何在Vue.js中实现双向数据绑定？ 有什么办法可以在.NET Core中进行身份验证？ 如何在TypeScript中定义一个接口？ 在Kotlin中，如何实现数据类？...如何在CSS中实现响应式设计？ 在Bash脚本中，如何读取文件的每一行？ 怎样使用Docker创建一个LAMP堆栈？ 在TensorFlow中，如何定义一个卷积神经网络？...如何在MATLAB中绘制一个3D图形？ 如何使用Webpack优化前端资源？ 在Redux中，如何创建一个动作创建者？ 如何在Express.js中设置路由？...在TensorFlow.js中，如何实现图像分类？ 在Jupyter Notebook中，如何绘制一个柱状图？ 如何在Scala中实现模式匹配？ 在MySQL中，如何优化查询性能？...如何在Electron中创建一个桌面应用？ 在Next.js中，如何实现服务器渲染？ 如何在C中使用指针？ 在Xamarin中，如何创建一个跨平台应用？ 如何在Bash中判断文件是否存在？
这篇文章主要着眼于如何在 iOS 设备上直接为 MNIST 数据集构建和训练一个 LeNet CNN 模型。...接下来，研究者将把它与基于著名的 ML 框架（如 TensorFlow）的经典「Python」实现方法进行比较。...在 Swift 中为 Core ML 的训练准备数据 在讨论如何在 Core ML 中创建及训练 LeNet CNN 网络之前，我们可以先看一下如何准备 MNIST 训练数据，以将其正确地 batch...在下列 Swift 代码中，训练数据的 batch 是专门为 MNIST 数据集准备的，只需将每个图像的「像素」值从 0 到 255 的初始范围归一化至 0 到 1 之间的「可理解」范围即可。 ?...从下面的 Python 代码中可以看出，TensorFlow 模型使用 Adam 优化器和分类交叉熵损失函数进行训练，测试用例的最终准确率结果大于 0.98。 ?
在本次演讲上，Google的工程师通过示例展示了从机器学习模型训练到部署到移动终端的完整流程，并给出了三种可选方法： MLKit TensorFlow Lite TensorFow js 后面还演示了微控制器上的机器学习...TensorFlow Lite不仅用在手机终端上，在资源更加受限的微控制器（MCU）上也可部署，可用在分布广泛的IoT设备上。...JavaScript应用程序中神奇的机器学习 本演讲介绍了TensorFlow.js，一个用于在浏览器和Node.js中训练和部署ML模型的库，用实例演示了如何将现有ML模型引入JS应用程序，以及使用自己的数据重新训练模型...最后介绍了TensorFlow.js的一些实际应用，包括在服务器端和桌面应用中的应用，这其中最值得关注的是TensorFlow.js开始支持微信小程序，演讲中演示了一个用头部动作控制吃豆人的微信小游戏。...随后讲解了该技术如何在Google产品的生产中部署，以及TensorFlow Federated如何使研究人员能够在自己的数据集上模拟联合学习。
TensorFlow可以对每个变量进行更精细的控制，而Keras提供了易用性和快速原型设计的能力。 对于一些开发者来说，Keras省去了开发中的一些麻烦，降低了编程复杂性，节省了时间成本。...这意味着开发者可以将Keras 3模型与PyTorch生态系统包，全系列TensorFlow部署和生产工具（如TF-Serving，TF.js和TFLite）以及JAX大规模TPU训练基础架构一起使用。...显式输入和输出管理：在函数式API中，可以显式定义模型的输入和输出。相比于Sequential，可以允许更复杂的架构。...状态和训练管理：Model类管理所有层的状态和训练过程，同时提供了对层的连接方式，以及数据在模型中的流动方式的更多控制。...Keras 自动处理各层如何相互连接、数据如何在网络中流动以及如何进行训练和推理操作等错综复杂的细节。
本文将介绍如何用TensorFlow.js自动化Chrome自带的恐龙游戏。...如果你之前没有玩过，简单说明一下它是一个附送的游戏，当你离线时 (或Chrome崩溃时) 可以控制一个2d恐龙，需要控制恐龙跳跃躲避障碍。...若要安装TensorFlow.js，我需要通过npm安装，命令如下： npm install @tensorflow/tf.js 在TensorFlow.js项目，我们通常会用webpack, parcel...1个输出恐龙跳跃范围是 [0,1] ，另一个输出是恐龙不动范围是 [1,0]. dino.model.compile({ loss:'meanSquaredError', optimizer...这里用TensorFlow api中的tensor2d函数将二维数组转成系统中的tensor。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
