参考资料:PaddleHub一键OCR中文识别（超轻量8.1M模型，火爆） 关于本地执行的报错解决记录： 报错1：无法下载模型，执行加载模型代码时报错，具体报错忘记截图了，造成此错误的主要原因是安装Paddlehub...时的一个警告 # 加载移动端预训练模型 ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile") # 服务端可以加载大模型，效果更好 # ocr = hub.Module...chinese_ocr_db_crnn_server") 解决办法：这里没发现什么好的解决办法，创建虚拟环境，隔离的也不彻底，卸载anaconda重装，重装之前清除所有python&paddle相关文件夹
展示待预测图片 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show() 返回： 若是待预测图片存放在一个文件中，如左侧文件夹所示的...代码： import paddlehub as hub module = hub.Module(name="pyramidbox_lite_mobile_mask") # module = hub.Module...同时，作为一项完善的开源工作，除了本地推断以外，PaddleHub还支持将该预训练模型部署到服务器或移动设备中。 四.完整源码 需要文件也可以左侧联系我，当然我也是百度随便找的。...(name="pyramidbox_lite_mobile_mask") # module = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask") # 口罩检测预测...visualization=True #将预测结果保存图片可视化 output_dir='detection_result' #预测结果图片保存在当前运行路径下detection_result文件夹下
输入文字或URL：) # 设置URL必须添加http:// img =qrcode.make(text) img.save() #保存图片至本地目录...plt.show() 如此而已，生成的一个词云是这样的： 读一下这10行代码： 1～3 行，分别导入了画图的库matplotlib，词云生成库wordcloud 和 jieba的分词库； 4 行，是读取本地的文件...mirror.baidu.com/pypi/simple 还有一个是paddlehub模型库： pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub 更详细的安装事项可以参见飞桨官网...：https://www.paddlepaddle.org.cn/ 接下来我们只需要5行代码就能实现批量抠图： import os, paddlehub as hub humanseg = hub.Module...image':image_list} # 检测是否带了口罩 module.face_detection(data=input_dict) 执行上述程序后，项目下会生成detection_result文件夹
问题描述 这篇文章主要讲解如何将tensorflow与微信小程序结合，使得tensorflow的模型能够在微信小程序上呈现出来。 解决方案 下载微信小程序稳定版，版本号最新的就行。...打开项目后点击右上角详情—>本地设置-->调试基础库-->选择最新版本并勾选使用npm模块。 ? 打开以下网址，登录自己的小程序账号添加tensorflowJS插件。 ?...分别安装以下包 npm install @tensorflow/tfjs-core npm install @tensorflow/tfjs-converter npm install fetch-wechat...删除logs文件夹 ? app.json内指向logs的部分也删除,删除代码时前后相应的逗号别忘了删除，不然会报错。 ?...之后用tensorflow打印一个常量，检测是否能正常运行 ?
如果想了解更详细的操作指南，可以看labelbox documentation（https://github.com/Labelbox/Labelbox）。.../model/model.ckpt” - 将 train_input_reader 的input_path值改为: input_path: “...../data/label_map.pbtxt” - 将val_input_reader的 input_path值改为: input_path: ”...../data/coco_val.record” - 将 val_input_reader 的label_map_path值改为: label_map_path: “.....在 /data/inference文件夹中查看运行脚本结果 . 关于TensorFlow API的更多说明请参考this TensorFlow tutorial。
当然这只是最简单的词云，词云更详细的操作可以参见WordCloud生成卡卡西忍术词云[1]。...mirror.baidu.com/pypi/simple 还有一个是paddlehub模型库： pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub 更详细的安装事项可以参见飞桨官网...：https://www.paddlepaddle.org.cn/ 接下来我们只需要5行代码就能实现批量抠图： import os, paddlehub as hub humanseg = hub.Module...然后就是我们的代码部分了： import paddlehub as hub senta = hub.Module(name='senta_lstm') # 加载模型 sentence...'image':image_list} # 检测是否带了口罩 module.face_detection(data=input_dict) 执行上述程序后，项目下会生成detection_result文件夹
3.3 elmo具体使用的方式 4 英文预训练模型 4.1 首推[Elmo Embeddings in Keras with TensorFlow hub](https://towardsdatascience.com...# Import import tensorflow as tf import pandas as pd import tensorflow_hub as hub import os import re...Initialize session sess = tf.Session() K.set_session(sess) # Now instantiate the elmo model elmo_model = hub.Module...> 1248/25000 [>.............................] - ETA: 3:23:34 - loss: 0.6002 - acc: 0.6795 打开Hub中的模型hub.Module...（2）博文：《如何将ELMo词向量用于中文》，该教程用glove作为初始化向量，思路如下： 将预训练的词向量读入 修改bilm-tf代码 option部分 添加给embedding weight赋初值
=mxnet.gpu() 改为??=mxnet.cpu() 这里是自己没找到相关代码中的gpu的调用，我的锅。 face-recognition 这个就是真的坑了！！！.../1” 这样的本地视频流地址的获取，总是在现场会崩掉。...搜了解决方法之后，本地视频流地址改为： ‘rtsp://usr_name:xxxx#@172.17.58.252/ch1-s1?...下载地址，并按照下图选择下载本地安装包。 如果安装错了记得要把之前的删除卸载干净。 2....v8.0里面的三个文件夹中去。
批量抠图 批量获取指定目录下的图片，然后通过 paddlehub 训练好的模型进行批量抠图处理 import os import paddlehub as hub # 加载模型 humanseg = hub.Module...注意：如果执行代码没有生成对应的 out 文件夹，可以重新手动安装模型再尝试 hub install deeplabv3p_xception65_humanseg==1.0.0 自然语言处理 飞桨同样有很强的自然语言处理能力...，在处理文字情绪识别方面也非常突出 senta = hub.Module(name='senta_lstm') # 加载模型 sentence = [ # 准备要识别的语句...情绪识别 # 输出识别结果 for result in results: print(result) Output: 可以看出，文字情绪的识别还是非常准确的，当然我们这里语料比较少，在大语料、更复杂的语言环境下...代码非常简单，直接运行 Python 自带的 http 服务器即可 python -m http.server 8090 Output: 接下来我们访问本地 IP + 端口8090 很强大，很简单
') RoBERTa-wwm-ext, Chinese hub.Module(name='roberta-wwm-ext') RoBERTa-wwm-ext-large, Chinese hub.Module...(name='roberta-wwm-ext-large') RBT3, Chinese hub.Module(name='rbt3') RBTL3, Chinese hub.Module(name='...rbtl3') ELECTRA-Small, English hub.Module(name='electra-small') ELECTRA-Base, English hub.Module(name...下面代码示例展示如何将自定义数据集加载进PaddleHub使用。...paddle.nn.functional as F from utils import evaluate epochs = 10 # 训练轮次 ckpt_dir = "ernie_ckpt" #训练过程中保存模型参数的文件夹
输入文字或URL：) # 设置URL必须添加http:// img =qrcode.make(text) img.save() #保存图片至本地目录...如此而已，生成的一个词云是这样的： image.png 读一下这10行代码： 1～3 行，分别导入了画图的库matplotlib，词云生成库wordcloud 和 jieba的分词库； 4 行，是读取本地的文件...然后就是我们的代码部分了： import paddlehub as hub senta = hub.Module(name='senta_lstm') # 加载模型 sentence...PaddlePaddle的产品，我们按照上面步骤安装好PaddlePaddle和Paddlehub，然后就开始写代码： import paddlehub as hub # 加载模型 module = hub.Module...image':image_list} # 检测是否带了口罩 module.face_detection(data=input_dict) 执行上述程序后，项目下会生成detection_result文件夹
一、FaceNet模型 (1)、FaceNet源码仓库，本地代码存放在facenet-master文件夹下面 https://github.com/davidsandberg/...data/lfw/lfw_160：D:\Python\Work\face-system\face-net\facenet-master\data\ifw\ifw_160 shell # 运行脚本，记得将图片文件夹修改为自己的文件夹目录...，没有就创建 2）、运行脚本 shell # 运行脚本,同样的，目录改为自己的 data\lfw\lfw_160：D:\\Python\\Work\\face-system\\face-net\\facenet-master...shell 运行脚本,同样的，目录改为自己的 data\lfw\lfw_160：D:\\Python\\Work\\face-system\\face-net\\facenet-master\\data...再添加一行语句with tf.name_scope("tempscope"): 就可以完美解决（貌似Tensorflow 1.10及以上版本才修复这个bug）。
style_image)]}], visualization=True ) 运行代码： 在命令行中，输入python style_transfer.py 程序执行时，会创建新文件夹...以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果 import request import json # 待预测数据 text = ["今天是个好日子", "天气预报说今天要下雨"] # 设置运行配置 # 对应本地预测...图像分类 猫狗数据集DogCat 点击体验 ERNIE 文本分类 中文情感分类数据集ChnSentiCorp 点击体验 ERNIE 文本分类 中文新闻分类数据集THUNEWS 点击体验 本教程讲述了如何将自定义数据集加载...ERNIE 序列标注 中文序列标注数据集MSRA_NER 点击体验 ERNIE 序列标注 中文快递单数据集Express 点击体验 本教程讲述了如何将自定义数据集加载，并利用Fine-tune API...以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果 import request import json # 待预测数据 text = ["这家餐厅很好吃", "这部电影真的很差劲"] # 设置运行配置 # 对应本地预测
如何将 Docsify 项目部署到 CentOS 系统的 Nginx 中 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：AIGC人工智能 其他专栏：Java...本文将引导你如何将 Docsify 项目成功部署到运行 CentOS 操作系统的服务器，并通过 Nginx 进行访问。.../docs 这将在项目目录下创建一个名为 docs 的文件夹，并包含 Docsify 的默认文件结构。你可以将你的文档内容放置在 docs 文件夹中。...第四步：本地预览 Docsify 项目 在项目根目录运行以下命令： docsify serve docs 这将启动一个本地服务器，并在终端中显示访问链接，通常是 http://localhost:3000...IP location / { root /path/to/your/docs; # 修改为你的 Docsify 项目绝对路径 index index.html
为了简化这些流程，并使数据科学家更快地在ML用例上工作，我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。...分别参见相关子文件夹pytorch、mxnet和tensorflow。在本文中，我们将探讨如何将Tensorflow与NVIDIA GPU结合使用。其他子文件夹的执行方式相同，易于您自行探索。...教程 每个文件夹（“ pytorch”，“ mxnet”和“ tensorflow”）都包含一个“ main.py”函数，其中包含安装库、加载数据、设置网络和训练模型所需的所有代码。...在我的tensorflow子文件夹的`main.py`脚本中，您可以在顶部看到pip命令来安装库。...您现在就可以在Tensorflow中开始在CML中使用GPU。其他子文件夹可以用相同的方式设置，并可以让您自己进行探索。
答：主要好处: TensorFlow可以自动计算你的梯度(使用反向模式autodiff)。 TensorFlow可以在不同的线程中并行地运行并行操作。...在本地TensorFlow，会话管理变量值,如果您创建一个包含一个变量w图g,然后启动两个线程,每个线程中打开一个本地会话,都使用相同的图g，每个会话将有它自己的变量的副本w。...placeholder 通常用于在执行阶段为TensorFlow提供训练或测试数据。它们也可以用于将值传递给赋值节点，以更改变量的值(例如，模型权重)。...如何将一个变量设置为您想要的任何值(在执行阶段)? 在构造计算图时，可以指定一个变量的初始值，当在执行阶段运行变量的初始化器时，它将被初始化。...如果您想在执行阶段将该变量的值更改为您想要的任何值，那么最简单的选择是使用 tf.assign() 函数创建一个赋值节点(在图构建阶段)，将variable 和 placeholder 作为参数传递。
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...创建一个新的空目录： $ mkdir tfjs01 切换到新创建的项目文件夹： $ cd tfjs01 在文件夹中，我们现在准备创建一个package.json文件，以便我们能够通过使用Node.js包管理器来管理依赖项...： $ npm init -y 因为我们将在项目文件夹中本地安装依赖项（例如Tensorflow.js库），所以我们需要为Web应用程序使用模块捆绑器（bundler）。...node_modules文件夹中。...让我们引入一个更复杂的用户界面，让用户能够输入用于预测的值。
您还可以在本地运行以下步骤，但是使用 TensorFlow 2.0 在本地运行时，我注意到错误，因此对于本练习，我们将在 Google Colab 中运行它。...该系统类似于 TensorFlow，但使用零编码生成模型更容易。...之后，我们学习了如何将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型并将其部署在 Android 和 iOS 设备上。...因此，我们将改为描述替代路径。...本节介绍如何将数据从我们的 PC 上传到 S3 存储桶： 创建一个主文件夹以指示项目数据。
mirror.baidu.com/pypi/simple 还有一个是paddlehub模型库： pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub 更详细的安装事项可以参见...import os, paddlehub as hub humanseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg') # 加载模型...这是我们的代码部分： import paddlehub as hub senta = hub.Module(name='senta_lstm') # 加载模型 sentence...在我们根据上面的步骤安装PaddlePaddle和Paddlehub之后，我们将开始编写代码： import paddlehub as hub # 加载模型 module = hub.Module(name...input_dict = {'image':image_list} # 检测是否带了口罩 module.face_detection(data=input_dict) 执行上述步骤后，将在项目下生成检测结果文件夹
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