基于深度学习的【野生动物识别】系统设计与实现~Python
一、介绍 动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟', '云豹', '变色龙', '壁虎', '狞猫', '狮子', '猎豹', '美洲狮', '美洲虎', ....
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基于深度学习的智能语音机器人交互系统设计方案
基于深度学习的智能语音机器人交互系统设计方案 一、系统引言和目标 随着人工智能技术的快速发展,智能语音机器人交互系统已成为机械工程领域的重要研究方向。特别是在机器人智能语音与语言处理子类别中,智能语音技术的应用与开发对于提升人机交互的效率和体验至关重要。本课题旨在设计一套基于深度学习的智能语音机器人交互系统,该系统能够准确理解用户的语音指令,...
深度学习系统设计(三)(5)
深度学习系统设计(三)(4)https://developer.aliyun.com/article/1517035 C.2.3 第三步:将训练代码打包为 Docker 镜像 与超参数优化库的方法相比(第 5.4 节),最大的区别在于优化服务方法要求我们将模型训练代码打包成一个 Docker 镜像。这是因为优化服务需要在远程集群中运行优化训练实验,而 Docker 镜像是在远程运...
![深度学习系统设计(三)(5)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/rh4c6jiq5zes4_86a057387583407d91887dea181ae34e.png)
深度学习系统设计(三)(4)
深度学习系统设计(三)(3)https://developer.aliyun.com/article/1517033 附录 A:一个“你好世界”深度学习系统 本书是关于教授构建适合自己情况的深度学习系统的设计原则。但你可能会想知道一个深度学习系统看起来是什么样子。或者人们在实践中如何、为什么以及何时使用这样一个系统。这些都是现阶段很好的问题。 我们相信学习新思想、技能和方...
![深度学习系统设计(三)(4)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/rh4c6jiq5zes4_f379be73b6954aa2b28862fee927780a.png)
深度学习系统设计(三)(1)
第八章:元数据和工件存储 本章内容包括: 在深度学习背景下理解和管理元数据。 设计一个元数据和工件存储来管理元数据 介绍两个开源的元数据管理工具:ML Metadata 和 MLflow。 要生成符合业务需求的高质量模型,数据科学家需要尝试各种数据集、数据处理技术和训练算法。为了构建和发布最佳模型,他们花费了大量时间进行这些实验。...
![深度学习系统设计(三)(1)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/rh4c6jiq5zes4_36dd396260fe498ba67de4a62ea3e810.png)
深度学习系统设计(三)(3)
深度学习系统设计(三)(2)https://developer.aliyun.com/article/1517031 9.3.3 Metaflow Metaflow 是一个以人为本的 Python 库,专注于 MLOps。它最初是在 Netflix 开发的,并于 2019 年开源。Metaflow 的特点在于它遵循以人为本的设计;它不仅用于自动化工作流程,还旨在减少在深度学习项目...
![深度学习系统设计(三)(3)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/rh4c6jiq5zes4_6496acf49b9f4958aa0b32e597e274e4.png)
深度学习系统设计(三)(2)
深度学习系统设计(三)(1)https://developer.aliyun.com/article/1517030 第九章:工作流编排 本章涵盖了 定义工作流和工作流编排 为什么深度学习系统需要支持工作流 设计一个通用工作流编排系统 引入三个开源编排系统:Airflow、Argo Workflows 和 Metaflow ...
![深度学习系统设计(三)(2)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/rh4c6jiq5zes4_daac1f960e67494fa44a71d6fc886ea1.png)
深度学习系统设计(二)(5)
深度学习系统设计(二)(4)https://developer.aliyun.com/article/1517014 7.2.6 TorchServe 模型文件 到目前为止,您已经看到了 TorchServe 模型服务的工作流程和 API。您可能想知道当 TorchServe 对其所服务的模型一无所知时,TorchServe 的模型服务是如何工作的。在第六章中,我们学到要服务一个...
![深度学习系统设计(二)(5)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/rh4c6jiq5zes4_ad214bed577c4441aa83413437aa8d38.png)
深度学习系统设计(二)(3)
深度学习系统设计(二)(2)https://developer.aliyun.com/article/1517012 5.4 开源 HPO 库 对于一个小型数据科学家团队来说,HPO 服务可能会显得太过繁重,特别是如果他们所有的模型都是在他们自己管理的几台服务器上训练的话。在这种情况下,在本地机器或托管集群(小规模,1-10 台服务器)上使用 HPO 库来优化模型训练是一个更好的...
![深度学习系统设计(二)(3)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/rh4c6jiq5zes4_e94b9ca26b064920b756c0536873b7c5.png)
深度学习系统设计(二)(4)
深度学习系统设计(二)(3)https://developer.aliyun.com/article/1517013 7.1.3 前端服务 现在,让我们重点关注前端服务。前端服务主要由三个组件组成:Web 接口、预测器管理器和预测器后端客户端(CustomGrpcPredictorBackend)。这些组件响应主机公共 gRPC 模型提供 API,并管理后端预测器的连接和通信。图...
![深度学习系统设计(二)(4)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/rh4c6jiq5zes4_d1ab913888ae4bf38f6a5b249ddb2178.png)
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