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TensorFlow

背景通常需要抽象出您的机器学习模型细节,然后将其与易于使用的 API 端点部署或集成。 例如,我们可以提供一个 URL 端点,任何人都可以使用它来发出 POST 请求,他们将获得模型推断的 JSON 响应,而不必担心其技术问题。在本教程中,我们将创建一个 TensorFlow Serving 服务器,部署我们在 Keras 中构建的 InceptionV3 图像分类卷积神经网络 (CNN)。...

特点展示了如何利用本机和第三方 Python 库的强大功能来构建强大的应用程序解释了如何使用各种分析器来查找性能瓶颈并应用正确的算法来修复它们学习如何有效地使用 NumPy 和 Cython 来加速数字代码解释了并发编程的概念以及如何使用反应式编程实现健壮和响应式的应用程序学习如何使用 Tensorflow 和 Theano 为并行架构编写代码,并使用计算机集群使用 Dask 和 PySpa...

特点使用卷积神经网络 (CNN) 深度学习模型和 Python 的计算机视觉应用程序解释了传统的机器学习管道,并将在其中分析图像数据集学习人工神经网络 (ANN),在使用遗传算法对其进行优化之前,用 Python 从头开始构建一个对比传统手工制作的计算机视觉特征的局限性,了解CNN 深度学习模型是最先进的解决方案从头开始讨论 CNN,以展示它们如何与全连接 ANN (FCNN) 不同且更高效...

特点设计和开发用于解决现实世界问题的生产级计算机视觉项目学习如何使用用于计算机视觉的尖端第三方库为主要操作系统设置 Anaconda 和 Python学习用于对图像进行分类、查找和识别人体姿势以及检测视频中的人脸的最先进技术使用 OpenCV、Dlib 和 TensorFlow 等强大的机器学习工具来构建激动人心的项目,例如对手写数字进行分类、检测面部特征等等还涵盖了一些高级项目,例如使用 ...

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已经到底了~