评估模型性能的流行数据集是Cityscapes，它包含来自50个不同城市的30个课程，这些课程因季节和小麦状况而异。 图2显示了随着时间的推移，不同的算法如何在此数据集中达到的最新水平。 ?...TensorFlow.js TensorFlow是一个开源库，广泛用于创建机器学习模型，主要用于python项目中。 Tensorflow.js的出现允许在浏览器中进行相同的模型开发，训练和测试。...权重文件 TensorFlow.js层格式是一个目录，其中包含一个model.json文件和一组二进制形式的分片权重文件。...TensorFlow.js模型 Tensorflow.js模型必须通过URL进行服务才能在javascript中加载。 如前所述，该模型基于二进制格式的主JSON文件和分片权重文件。...TensorFlow.js展现出了许多可能性，从而使得需要功能强大的计算机和复杂库的机器学习模型可以在浏览器中平稳运行，并且使用的计算资源很少。
更简单的TensorFlow 为了让开发者们易于使用，TensorFlow 团队推出了解决这一问题的 5 款更新。 首先引入了 eager execution。...而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...TensorFlow 官方介绍说， TensorFlow.js 是给 JavaScript 开发者的一个新的机器学习框架，它可以完全在浏览器里定义和训练模型，还可以导入离线训练的 TensorFlow...和 Keras 模型进行预测，并可以对 WebGL 实现无缝支持。...例如， Emoji 寻宝游戏就是使用 TensorFlow.js 构建的应用程序。
TensorSpace 支持 3D 可视化经过适当预处理之后的 TensorFlow、Keras、TensorFlow.js 模型。...图1：使用 TensorSpace 创建交互式 LeNet 模型 ▌TensorSpace 使用场景 TensorSpace 基于 TensorFlow.js、Three.js 和 Tween.js...通过使用 TensorSpace，可以帮助您更直观地观察并理解基于 TensorFlow、Keras 或者 TensorFlow.js 开发的神经网络模型。...集成：支持使用 TensorFlow、Keras 以及 TensorFlow.js 训练的模型。...基于不同的机器学习库，我们提供了 TensorFlow 模型预处理教程、Keras 模型预处理教程 以及 TensorFlow.js 模型预处理教程。
TensorFlow.js 是谷歌在 2018 TensorFlow 开发者峰会推出的开源库，它可以使用 Java 和灵活且直观的 API 在浏览器中定义、训练和运行机器学习模型。...另外，TensorFlow.js 可以导入离线训练的 TensorFlow 和 Keras 模型进行预测，并可以对 WebGL 实现无缝支持。...在浏览器中使用 TensorFlow.js 进行机器学习为我们开启了新的可能性，包括交互式的机器学习，还有一些所有数据都保存在客户端的使用场景。...例如， Emoji 寻宝游戏就是使用 TensorFlow.js 构建的应用程序。...@latest 示例 谷歌在官方 TensorFlow 库中放出了大量的 TensorFlow.js 示例： EMOJI SCAVENGER HUNT 使用手机的相机识别真实世界中的 emoji。
除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络...综合上面优劣，选择Tensorflow.js是为了进入机器学习领域，让web开发者体验到机器学习编程和传统的规则编程两者之间的不同。深入学习之后可以平滑过度到其他人工智能开发的开发库。...在2018年Google I/O大会上，TensorFlow.js小组的工程师就介绍了该框架分层的结构设计，除了最底层为了解决编程语言和平台差异的层次外，为了对不同的工作性质的开发者实现更好地支。...体验Tensorflow.js开箱即用编程 （一）安装和引用Tensorflow.js 在html页面中可直接引用一个js文件即可。...如图效果： 案例使用小结： 上面例子只是让大家通过具体案例和代码实现来更加深入了解机器学习是如何编程的，以及Tensorflow.js的强大。 机器学习的编程和传统编程有着思维上的不同。
前端开发有哪些新的智能化趋势呢？今天重点整理tensorflow.js相关的内容。有非常多的基于tensorflow.js二次封装的js库，比如face-api.js、ml5.js等等。...- 前端AI基础库 TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库，用于在浏览器和 Node.js 训练和部署机器学习模型。...- face-api.js -人脸应用必备 Face-api.js是一个JavaScript API，是基于tensorflow.js核心API的人脸检测和人脸识别的浏览器实现。...该库封装了常用的机器学习算法和预训练模型，基于TensorFlow.js，可单独使用，也可搭配p5.js使用。 目前可以实现哪些功能？...包括MusicVAE，MelodyRNN，DrumsRNN和ImprovRNN。 不满足于代码库，最近，还推出了Magenta Studio (v1.0)一个音乐作曲工具软件包。
用 TensorFlow.js 库的原因 讲到这里，相信各位对用 JavaScript 深度学习有了一定的了解。那为什么要用TensorFlow.js 库呢？ ...因为它和原生应用程序开发不同，可以在各种生态的设备上运行，对于深度学习在生产环境中所涉及的所有关键流程，TensorFlow.js 提供了全面良好的支持。...本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师，也是 TensorFlow.js 的核心开发人员。...你将了解 JavaScript 与深度学习结合的独特优势，掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念，并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理，构建并训练神经网络...你还可以获得深度学习模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关限制的实用知识，同时了解训练和部署这些模型的具体步骤以及重要的注意事项。
▌更易使用的 TensorFlow 为了让开发者们易于使用，TensorFlow 团队推出了解决这一问题的 5 款更新。 首先引入了 eager execution。...而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...TensorFlow 官方介绍说， TensorFlow.js 是给 JavaScript 开发者的一个新的机器学习框架，它可以完全在浏览器里定义和训练模型，还可以导入离线训练的 TensorFlow...和 Keras 模型进行预测，并可以对 WebGL 实现无缝支持。...例如， Emoji 寻宝游戏就是使用 TensorFlow.js 构建的应用程序。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 欢迎来到面向纯新手的的TensorFlow.js速成课程的第一课。...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...TensorFlow.js提供了许多有用的操作，如square，add，sub和mul。...TensorFlow支持不同类型的层。对于不同的机器学习任务，你需要使用并组合不同类型的层。...总结 在本系列的第一集中，你学到了Tensorflow.js的基础知识，通过使用该库，我们实现了基于线性回归的第一个简单的机器学习示例。现在你应该对主要的Tensorflow.js构建块有基本的了解。
使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。...在本文中，我们将使用 Tensorflow.js 通过几个示例项目来探索在浏览器中使用机器学习的不同可能性。 机器学习 对于机器学习，一个常见的定义是：计算机无需明确编程即可从数据中学习的能力。...它有点像一个将新数据作为输入并产生预测作为输出的函数。 标签和特征 标签和特征与你在训练过程中提供给算法的数据相关。 标签表示你将如何对数据集中的每个条目进行分类以及如何标记它。...我们不需要在本文中深入了解它们的工作原理，但是如果您想了解更多信息，这里有一个非常好的视频： 现在我们已经定义了一些机器学习中常用的术语，让我们来谈谈使用 JavaScript 和 Tensorflow.js...使用预训练模型 根据你尝试解决的问题，可能已经有一个模型已经使用特定数据集和用于特定目的进行了训练，你可以在代码中加以利用和导入。 例如，假设我们正在构建一个网站来预测一张图片是否是一张猫的图片。
最近使用Swift编写Framework,遇到有一些方法想单独开放给OC，另一些单独开放给Swift使用，之所以有这样的想法都是归于Swift和OC存在一定的差异性，比如强大的Swift的枚举 下面用一个登陆方法举例...@objc func loginBy(email: String, password: String, callBack: callBack) 因为手机登陆（需要国家码（中国 +86））和邮箱登陆的差异性...，只能开放出去两个接口 如果单独是Swift使用我们可以利用Swift 的 Enum合成一个并且看起来更加简洁的接口： enum LoginType { case mobile(...swift调用 可以看到调用的时候，新的接口确实更加简洁了，虽然最终传参还是一样长，但是毕竟统一且好看不少 这时候我的问题来了，怎么在OC只暴露上面两个接口（默认就是这样），Swift只暴露单个统一的...login接口（现在是三个），研究的半天，最终使用了一个很神奇的关键字： @available @available(swift 999.0) @objc func loginBy(mobile
这份报告总结和梳理了全年主要AI技术领域的重大进展，同时也给出了相关的资源地址，以便大家更好的使用、查询。...开发者会峰会2018上，TensorFlow.js正式发布。...这是一个面向JavaScript开发者的机器学习框架，可以完全在浏览器中定义和训练模型，也能导入离线训练的TensorFlow和Keras模型进行预测，还对WebGL实现无缝支持。...在浏览器中使用TensorFlow.js可以扩展更多的应用场景，包括展开交互式的机器学习、所有数据都保存在客户端的情况等。 ?...实际上，这个新发布的TensorFlow.js，就是基于之前的deeplearn.js，只不过被整合进TensorFlow之中。 谷歌还给了几个TensorFlow.js的应用案例。
相关的超过 24,500 个不同的软件仓库。...AutoML是使用强化学习和进化算法设计神经网络结构的新方法。 ML+医疗是强大的组合。谷歌在AI医疗方面取得了一系列成就，例如使用深度学习从视网膜眼底照片预测心血管疾病的研究。...然后，我们可以使用Keras兼容的API来训练我们的模型： 这个模型现在可以用来做预测： TensorFlow.js还包含 low-level API（以前称为deeplearn.js），并且支持Eager...TensorFlow.js由WebGL支持，并提供用于定义模型的high-level layers API和用于线性代数和自动微分的 low-level API。...TensorFlow.js支持导入TensorFlow SavedModels和Keras模型。 TensorFlow.js和deeplearn.js有什么区别？ 好问题！
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）。...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）。因此拟合结果可能不明确，导致给定输入图像或视频帧的几个真实的身体姿势。...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
这样就创建了模型，接下来就能够进行预测了。 ? 进行预测 用 TensorFlow.js 训练模型 TensorFlow.js 提供了一种创建神经网络的简便方法。...用 TensorFlow.js 进行预测 尽管在训练模型时需要事先定义一些超参数，但是进行一般的预测还是很容易的。...由于设备的不同，在浏览器中训练模型时效率可能很低。用 TensorFlow.js 利用 WebGL 在后台训练模型，比用 Python 版的 TensorFlow 慢 1.5 ～ 2倍。...但是在 TensorFlow.js 之前，没有能直接在浏览器中使用机器学习模型的 API，现在则可以在浏览器应用中离线训练和使用模型。而且预测速度更快，因为不需要向服务器发送请求。...TensorFlow.js 是创建神经网络的简便工具。
我提出了以下几个选择： 1) 由于手势有视觉和时间两个方面，我的直觉是将 CNN 与 RNN 进行组合，其中最后一个卷积层的输出（在分类之前）作为序列馈入 RNN。...最后我使用的方法是完全不同的。 使用 Tensorflow.js TensorFlow.js（https://js.tensorflow.org/）团队已经开展了基于浏览器的有趣实验。...虽然它们都从网络摄像头获取输入图像并根据训练数据输出预测，但在内部，每个操作都不同： 1) Pacman Webcam - 它使用卷积神经网络（CNN），来自网络摄像头的图像输入之后，经过一系列卷积层和池化层传递出去...当我从在线资源中为了此项目学习 ASL 时，我发现在表示一个手势的时候，不同手势之间开始和结束的手的姿势和位置变化非常大。...我可以使用 TensorFlow.js 在浏览器中直接运行模型。从可移植性、发展速度和与网页接口之间交互能力的角度来看，这个模型很大。
TensorFlow.js的两个组件——Core API和Layer API。 了解如何构建一个很棒的使用Tensorflow.js对网络摄像头中的图像进行分类的模型。...在本文中，我们将首先了解使用TensorFlow.js的重要性及其它的不同组件。然后，我们将深入讨论使用TensorFlow.js在浏览器中构建我们自己的机器学习模型。...关于安装TensorFlow.js（deeplearn.js）的说明： 由于TensorFlow.js是为浏览器而设计的，所以安装和使用TensorFlow.js最简单的方法就是根本不安装它。...我们回到浏览器控制台（console）时会得到预测。 ? 我们的简单回归模型预测7.556，非常接近8的期望值。...我们已经看到，PoseNet给出了一个检测到的人体关节列表，每个关节及其x和y位置的置信度评分。 我们将使用20%的阈值(keypoint.score > 0.2)置信度得分，以便绘制一个关键点。
其中讨论最多的话题，还是TensorFlow这个平台对更多编程语言的支持。主要是JavaScript和Swift。 ? 其一，TensorFlow.js发布。...这是一个面向JavaScript开发者的机器学习框架，可以完全在浏览器中定义和训练模型，也能导入离线训练的TensorFlow和Keras模型进行预测，还对WebGL实现无缝支持。...在浏览器中使用TensorFlow.js可以扩展更多的应用场景，包括展开交互式的机器学习、所有数据都保存在客户端的情况等。...实际上，这个新发布的TensorFlow.js，就是基于之前的deeplearn.js，只不过被整合进TensorFlow之中。...TensorFlow 1.7.0提前发布 去年2月16日，2017年度TensorFlow开发者大会也是山景城召开。当时的大会上，Google推出了TensorFlow 1.0版本。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 今天，Google官方推出了使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0，对该工具进行了一次重大升级，加入多人支持，并提高了准确率。 ?...功能演示 在项目的GitHub主页上，TensorFlow给出了BodyPix 2.0软件的一些基本用法演示，还有网页版Demo供用户体验。...以上结果返回的是一组0和1的数组，用于表示该像素点是否属于人。 身体部位细分 BodyPix的segmentPersonParts方法可以预测所有人的24个身体部位分割。 ?...-- Load TensorFlow.js --> tensorflow/tfjs@0.13.3"...通过设定模型的大小和输出步长，可以在运行速度和准确性之间进行权衡。
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