安卓调用tensorflow模型
社区干货
MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革|社区征文
> Android 诞生已久,其开发方式保持着高频更迭,相较于早期的开发方式已大不相同,尤其是近几年 Google 热切推崇的 MAD 开发技术。> > **其实很多开发者已经有意或无意地正在使用这门技术,借着 2023 开年探讨技术趋... 有的时候 Google 会将其翻译成`现代安卓开发`,有的时候又翻译成`新式安卓开发`,个人觉得前者的翻译虽然激进、倒也贴切。下面按照 MAD 的构成要点逐步展开,帮助大家快速了解 MAD 的技术理念。如果大家对其中的语言...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
接下来大家跟随我的脚步来一步步走进我和TensorFlow的世界吧,去了解和使用它~相信你也一定可以爱上TensorFlow!# 一、TensorFlow的简介TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人... 学习TensorFlow跟随着课程的学习,我更加对TensorFlow感兴趣啦!按照该课程所述,我自学了初级代数知识,如变量与系数、线性方程组和函数曲线,使我自己更好的理解基本的机器学习模型。此外,因为我自己之前已经完成了P...
借助 MAD 助力你的 Android 应用开发|社区征文
使用函数式编程才能真正发挥 Kotlin 的优势。## 1.3 CorroutineKotlin 协程让开发者摆脱了回调地狱的出现,同时结构化并发的特性也有助于对子任务更好地管理,Android 的各种原生库和三方库在处理异步任务时都... 并将分享结果返回给调用方。调用方启动分享并同步获取分享成功或失败的结果,代码风格更符合直觉。### Flow项目中使用 Flow 替代 RxJava 处理流式数据,减少包体积的同时,CoroutineScope 可以有效避免数据泄露:...
TensorFlow白屏监控应用实战
本文使用的版本 ``` Python 3.9 tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` train_data/ white/ white_loading/ white_error/ network_error/ not_white/```接下来我们使用这些数据, 先获取待训练数据所在路径,然后我们将数据集的80%用于训练,20%用于验证(在开发模型时...
特惠活动
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基础使用
在 快速开始 中成功送出了第一个 Primus 训练任务,现在您可以试着使用 Primus 进行分布式的 TensorFlow 训练任务吧!在这里会示范三种不同的 TensorFlow 分布式策略依序为 Single Node,MultiWorkerMirrored 以及 Pa... grep -E "EpochFIN"...+ echo FINEpoch 1/5Epoch 2/5Epoch 3/5Epoch 4/5Epoch 5/5FIN...最后因为这个范例有将模型输出到 HDFS 上,所以您可以透过 Python 脚本测试模型的表现! bash $ cd ~/primus-playground/examp...
TensorFlow白屏监控应用实战
本文使用的版本 ``` Python 3.9 tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` train_data/ white/ white_loading/ white_error/ network_error/ not_white/```接下来我们使用这些数据, 先获取待训练数据所在路径,然后我们将数据集的80%用于训练,20%用于验证(在开发模型时...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpor... 降低使用异腾A处理器开发的门槛。- 插件化开发模式- 提供丰富的插件库- 支持自定义插件开发### 开发方式-...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
NPU模型数据即为通过对原始模型的迁移或训练在县腾A处理器上得到的数据,主要依赖华为侧提供对应用推理及训练提供的Dump能力,将模型中**每一个算子节点**的输入输出数据进行保存。由于MindStudio精度比对工具的使用约束,数据需要满足以下格式:# 原始模型数据准备## 以TensorFlow为例在进行TensorFlow模型生成npy数据前,您需要...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
# 实验说明本实验基于火山引擎容器服务VKE进行,其中涉及到其他产品,如托管Prometheus进行监控,需要前置创建好VMP的workspace,使用TOS(后续实验考虑替换为vePFS)存储数据集,也需要提前创建好TOS Bucket。本示例将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。 创建 /examples/mnist/models/ 来存放范例所生成的模型 2.1.3 训练资源 如下列清单所示,需要上传先前创建含有 TOS 依赖的 Python 虚拟环境,并且解压缩让后续的模型...
部署模型服务
模型框架 一体机指令集架构要求 一体机协处理器要求 ONNX x86/amd64、arm CPU、GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO ... 模型服务 页面,配置以下参数,然后单击 确认。 区域 参数 说明 基本信息 所属项目 固定为当前选择的项目。 一体机 选择需要部署模型服务的一体机。 服务名称 为模型服务设置名称。输入要求如下: 可使用的...
