本期我们为大家带来如何在 iOS 中使用 TensorFlow Lite 的教学视频： 这是一款运行在 iOS 平台的 App，你可以打开它，然后移动你的设备，观察屏幕上给出的判断信息。比如：我们看到它这部手机给判断成了 iPod。嗯，不错，它正确认出了这个马克杯。为什么会出现这样认错物品的情况呢？回想一下我们是怎样得到这个模型的？这个模型是在一些现实数据的基础的上训练出来的。所以如果给
前言：之前尝试过用anaconda安装，简单轻松一切正常使用。但由于我想要使用android demo，而官网教程只给了利用源码安装tensorflow的使用教程，所以就用源码重装了一遍tensorflow。想要把tensorflow用在手机端的同学最好还是用源码安装吧。首先，已提前安装好cuda8.0和cudnn。如pip等如果未安装可以根据错误提示安装1.下载tensorflow$ git c
**实现TensorFlow在线训练的流程**
在这里，我将向您介绍如何使用TensorFlow实现在线训练的过程。在线训练是指模型不断地接收新数据并进行训练，而无需重新从头开始训练整个模型。这对于需要频繁更新模型的应用非常有用。下面是实现在线训练的步骤：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-05-06 11:50:10
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# PyTorch安卓端训练
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它在机器学习和人工智能领域被广泛应用。在过去，PyTorch主要用于在PC端进行模型训练和推理。但是随着移动设备的普及，越来越多的应用需要在安卓端进行模型训练。本文将介绍如何在安卓端使用PyTorch进行模型训练的方法。
## PyTorch在安卓端训练的优势
在安卓端进行模型训练的优势在于可以使模型更贴近真实场景，同时
原创
2024-03-04 07:07:28
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##系统配置：ubuntu18.04 cuda9.0 cudnn7.0 python2.7 tensorflow-1.10bazel-0.16 JDK8 SDK28.0.2 NDK12 android-8.0经过四天多的折腾，终于将tensorflow官方的android demo部署到了手机上，虽然遇到了很多坑，但终究目的还是达到了。由于tensorflow的源码更新速度太快，导致如今很多教程都
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2024-03-30 10:55:10
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导读近日，谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 发布了完整的1.0版本，不仅改进了库中的机器学习功能，而且对 Python 和 Java 用户开放，提升了 debugging。同时，一系列新的改进，使得在普通智能手机上运行机器学习，特别是深度学习程序成为可能。谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 近日发布了一个完整的1.0版本——TensorFlow 1.0.0-rc0。Versi
1、概述上一讲我们将SRGAN模型由HDF5转成了tflite，并且验证了我们的tflite模型是对的。这一讲，我们就来实现安卓的APP，我假设你们至少有点安卓APP开发基础的。环境配置：操作系统：Win10 64位显卡：GTX 1080tiPython：Python3.7TensorFlow：2.3.0安卓系统：Android 10开发工具：Android Studio2、效果图APP界面如上图
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2024-04-16 15:20:51
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文章目录第一步：获取源代码1. 工具：Git2. 下载代码第二步：了解代码第三步：工具准备1. Git2. NDK3. CMake4. Python 35. Patch第四步：环境准备第五步：补写一个CMakeLists.txt第六步：CMake项目配置配置常见错误1配置常见错误2第七步：构建构建常见错误1构建常见错误2第八步：符号剥离构建其他版本总结 其思路是使用Docker构建系统。也可以到
深度学习向移动端应用，个人觉得是一个很好的方向。现在从网上学习tensorflow安卓手机的demo，参考各位博友的成果，总结一下，方便自己后期的使用。运行tensorflow demo的例程有两种方法，第一种是在linux下的bazel来实现生成.apk文件直到手机上安装。另一种就是通过AndroidStudio编译，下载到手机。个人觉得后期希望接触一点APP+Deeplearing的开发，So
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2024-05-24 19:32:31
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做过好几个简单的安卓小项目后，常常觉得自己的水平常常处于能做出来东西，但是原理等有时会很模糊，所以重温重温原理首先是四大组件之 Activity:首先是Activity的主要框架：public class Activity extends
@Override
public void
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView
由于有相关的项目要移植到android手机上，我尝试了tensorflow object_detection ssd_mobilenet,效果还行，现在把步骤记录下来，一方面可以作为自己的总结，一方面可以给网友提供以下参考：主要有四个方面：一.图像数据的标定;二.把标定的数据转化为tfrecord;三
本篇文章中软件的下载需要科学上网支持。 主要参考资料为这篇文章，但是原文章涉及的TF版本已经过旧，有些小坑，例如android工程几个项目文件的修改，已经完全不同了。 TensorFlow的一个很突出的优势是跨平台，但是这方面的资料还比较少。 不过最近随着1.0版本的发布，文档的逐渐完善，在移动端的应用也越来越都多，并且官方增加了两个demo。其实应用在移动端还是比较容易的，只是因为官方的文档还是
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2023-09-28 23:15:27
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.csdn.net/nu
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2018-05-23 11:02:00
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分享玩AI绘画Stable Diffusion工具在之前的篇章中，我们已经了解到了Stable Diffustion可以使用在线平台生成图片，但是提供的平台要么是收费，要么是模型受限，又或者生成效果不理想，总之受限瓶颈大，出于考虑到因为没有生成数量的限制，不用花钱，生成时间快，不用排队，自由度高，插件丰富，功能众多，可以调试和个性化的地方也更多，就决定将AI绘画工具部署到本地，这样我们就可以随意生
自2019年百度宣布将边缘计算框架Baetyl捐赠给Linux基金会以来，Baetyl在开放中立的社区环境中不断得到支持与发展，多位活跃开发者为 Baetyl 带来了全新功能。这些贡献让 Baetyl 向着其发展的根本目标——自由、开放、标准的边缘计算平台——进一步靠拢了。因此，我们将包括远程管理功能和 Kubernetes 生态支持在内的这一新版名定为2.0，标志着 Baetyl 走向了一个新的
2018.03.12前提由于要完成一个项目的原因，开始查找将tensorflow模型转换成lite格式，但是网上资料相对较少，又有一些细节没写，我作为一个新手实在是吃力，花了一个多星期，终于生成成功，以此记录总结一下，请多多指教。我原先的模型是有tensorflow 的 /tensorflow-master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.
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2024-08-14 17:32:56
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这段时间我一直在阅读边缘计算方面的论文，心里一直有这个疑惑，这个边缘计算的服务器承载了云端下沉的云计算能力，但不明白这个边缘计算服务器该放在哪个环节，如何放置。这篇论文让我对于这个问题有了个大概的认知和理解，但这篇文章也存在些不足，它说的有些不清不楚，开头讲的技术知识还好，后面的解决方案不知所云，有点强行解释的感
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2024-07-01 05:32:58
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之前就看到Tensorflow有手机平台的API了，今天终于抽了点时间出来鼓捣一下。首先是把tensorflow克隆到本地一份。git clone --recurse-submodules ://github./tensorflow/tensorflow.git既然是谷歌官方要求的，最好把--recurse-submodules加上，文档说可以避免一些数据结构序列化时的编译问题。这
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2024-05-15 11:14:13
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TensorFlow Android端编译过程记录分享一下TensorFlow Android端编译全过程参照编译环境环境搭建1、安装Bazel 0.24.12、安装jdk1.83、安装python 3.6.34、安装Android SDK 235、安装Android NDK6、下载TensorFlow 1.14.0 release版编译过程1、清空编译缓存2、configure 配置Tenso
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2024-09-01 15:22:25
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# 安卓 PyTorch 训练指南
## 简介
在本文中，我将教会你如何在安卓设备上使用 PyTorch 进行训练。作为一名经验丰富的开发者，我将带你了解整个流程，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程概述
下面是实现安卓 PyTorch 训练的步骤概述：
```mermaid
pie
title Step Overview
"Step 1: 准备数据" : 20
"Step
原创
2023-11-19 08:58:08
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