TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
Tensorflow的相关计算在图中进行定义,而图的具体运行环境在会话(Session)中。只有开启会话后,才可以使用相关数据去填充节点,这样才能开始计算;关闭会话后,就不能进行计算。- 客户端,用户编程、执行使用。- mster:用来与客户端交互,并进行调度的。- worker process:工作节点,每个worker process可以访问一道多个device- device:TF的计算核心,执行计算。- Tf的实现分为单机实现,分布式实现。## 3.TensorFlow与Python区别...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f79dfd657efc42d0ab7d78e33a951d86~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=wY8tlfioYqAXgsk6Zu9GdLvHtOA%3D)除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应...
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(在开发模型时使用验证拆分是一种很好的做法)。 ``` import os import pathlib import tensorflow as tf data_dir = pathlib.Path(os.path.dirname...
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(在开发模型时使用验证拆分是一种很好的做法)。 ``` import os import pathlib import tensorflow as tf data_dir = pathlib.Path(os.path.dirname...
# 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。![picture.image](https://p3-...
本文介绍了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能允许创建以下几类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、PyTorch、ByteNN、PaddlePaddle、TensorFlow-LLM。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以...
TensorFlow 支持在多台机器上进行参数服务器(parameter server)训练。在这种 ps-worker 的架构之下,部分实例会被指定为工作进程(worker),部分实例被指定为参数服务器(ps)。在每一轮训练中由 ps 将最新的模型参数分发给 worker,worker 完成计算后将梯度回传给 ps,ps 更新参数后再进入下一轮训练,直至训练完成。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 TensorFlow PS,按需配置各种训练角色并提交任务...
数据分析:通过 Spark、Hadoop 等分布式计算框架,对海量数据进行实时或离线的分析处理,提取用户画像、商品特征、评价情感等有价值的信息,并进行可视化展示。- 数据建模:通过 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其...
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前机器学习研究和开发中最常用的编程语言之一,该语言可读性强且拥有丰富的软件库(如 scikit-learn、numpy 等)。平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、cond...
FFmpeg 也支持集成了 libtensorflow 的能力,可以支持一些简单的音视频 AI 能力。但开发 FFmpeg 的 AVFilter 模块,仍有一定的门槛。BabitMF(Babit Multimedia Framework,BMF),是字节跳动最近开源的一个通用的多媒体处理框架。在 BMF 中,AVFilter 对应都是 BMF 模块。从它的开源文档介绍中,看到 BMF 完全兼容 FFmpeg 的功能和标准,而且支持 Python 开发,这可以显著提升 AI 算法在视频处理上的集成效率,对 AI 算法开发人员是一个福...
项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或...
## 架构和概念抽象整体的实现思路如下```mermaidgraph TDA[调取Camera获得相机画面] --> B[使用tensorflow加载人脸识别模型生成FaceMesh] --> C[根据FaceMesh生成三角网格并进行UV贴图]```###### FaceMeshMediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案,即使在移动设备上,也可以实时估计468个3D脸部界标。它采用 机器学习 (ML)来推断3D表面几何形状,只需要单个摄像机输入,而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模...