TensorFlow 是开发机器学习模型最著名的工具之一。 我们在各个行业的许多应用程序中使用 TensorFlow。
在本文中,我们将研究一些 TensorFlow AI 模型。 因此,我们可以创建智能系统。
我们还将了解 TensorFlow 提供的用于创建 AI 模型的框架。 让我们开始吧!
TensorFlow 简介
Google 的 TensorFlow 是开源的 机器学习 软件包。 它包括用于培训和部署的工具 机器学习模型 在许多平台上。 和设备,以及对深度学习和 神经网络.
TensorFlow 使开发人员能够为各种应用程序创建模型。 这包括图像和音频识别、自然语言处理以及 计算机视觉. 它是一个强大且适应性强的工具,得到了广泛的社区支持。
要在您的计算机上安装 TensorFlow,您可以在命令窗口中输入:
pip install tensorflow
人工智能模型如何工作?
人工智能模型是计算机系统。 因此,它们旨在进行通常需要人类智慧的活动。 图像和语音识别和决策是此类任务的示例。 人工智能模型是在海量数据集上开发的。
他们采用机器学习技术来生成预测并执行操作。 它们有多种用途,包括自动驾驶汽车、个人助理和医疗诊断。
那么,流行的 TensorFlow AI 模型有哪些?
RESNET
ResNet,或残差网络,是卷积的一种形式 神经网络. 我们将其用于图像分类和 目标检测. 它由微软研究人员于 2015 年开发。另外,它主要通过使用残差连接来区分。
这些连接允许网络成功学习。 因此,可以通过使信息在层之间更自由地流动来实现。
ResNet 可以通过利用 Keras API 在 TensorFlow 中实现。 它为创建和训练神经网络提供了一个高级的、用户友好的界面。
安装 ResNet
安装 TensorFlow 后,您可以使用 Keras API 创建 ResNet 模型。 TensorFlow 包含 Keras API,因此您无需单独安装。
您可以从 tensorflow.keras.applications 导入 ResNet 模型。 并且,您可以选择要使用的 ResNet 版本,例如:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
您还可以使用以下代码为 ResNet 加载预训练的权重:
model = ResNet50(weights='imagenet')
通过选择属性 include_top=False,您可以额外使用该模型进行额外训练或微调您的自定义数据集。
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet 的使用领域
ResNet 可用于图像分类。 因此,您可以将照片分为多个组。 首先,您需要在标记照片的大型数据集上训练 ResNet 模型。 然后,ResNet 可以预测以前未见过的图像的类别。
ResNet 也可用于物体检测任务,例如检测照片中的物体。 我们可以通过首先在标有对象边界框的照片集合上训练 ResNet 模型来做到这一点。 然后,我们可以应用学习到的模型来识别新图像中的对象。
我们还可以将 ResNet 用于语义分割任务。 因此,我们可以为图像中的每个像素分配一个语义标签。
盗梦空间
Inception 是一种能够识别图像中事物的深度学习模型。 谷歌于 2014 年宣布,它使用多层分析各种尺寸的图像。 使用 Inception,您的模型可以准确地理解图像。
TensorFlow 是创建和运行 Inception 模型的强大工具。 它为训练神经网络提供了一个高级和用户友好的界面。 因此,Inception 是一个非常简单的适用于开发人员的模型。
安装启动
您可以通过键入这行代码来安装 Inception。
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inception的使用领域
Inception 模型也可用于提取特征 深入学习 生成对抗网络 (GAN) 和自动编码器等模型。
可以对 Inception 模型进行微调以识别特定特征。 此外,我们也许能够诊断医学成像应用程序中的某些疾病,例如 X 射线、CT 或 MRI。
可以对 Inception 模型进行微调以检查图像质量。 我们可以评估图像是模糊的还是清晰的。
Inception 可用于视频分析任务,例如对象跟踪和动作检测。
BERT
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌开发的预训练神经网络模型。 我们可能会将其用于各种自然语言处理任务。 这些任务可能因文本分类和回答问题而异。
BERT 建立在变压器架构之上。 因此,您可以在理解单词连接的同时处理大量文本输入。
BERT 是一种预训练模型,您可以将其整合到 TensorFlow 应用程序中。
TensorFlow 包括一个预训练的 BERT 模型以及一组用于微调 BERT 并将其应用于各种任务的实用程序。 因此,您可以轻松集成 BERT 复杂的自然语言处理功能。
安装伯特
使用 pip 包管理器,您可以在 TensorFlow 中安装 BERT:
pip install tensorflow-gpu==2.2.0 # This installs TensorFlow with GPU support
pip install transformers==3.0.0 # This installs the transformers library, which includes BERT
TensorFlow 的 CPU 版本可以通过将 tensorflow-gpu 替换为 tensorflow 来轻松安装。
安装库后,您可以导入 BERT 模型并将其用于不同的 NLP 任务。 下面是一些示例代码,用于在文本分类问题上微调 BERT 模型,例如:
from transformers import BertForSequenceClassification
# Load the pre-trained BERT model
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
# Fine-tune the model on your text classification task
model.fit(training_data, labels)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(test_data)
BERT 的使用领域
您可以执行文本分类任务。 例如,可以实现 情绪分析、主题分类和垃圾邮件检测。
伯特有一个 命名实体识别 (NER) 功能。 因此,您可以识别和标记文本中的实体,例如个人和组织。
它可用于根据特定上下文回答查询,例如在搜索引擎或聊天机器人应用程序中。
BERT 可能对语言翻译有用,可以提高机器翻译的准确性。
BERT 可用于文本摘要。 因此,它可以为冗长的文本文档提供简短、有用的摘要。
低沉的声音
百度研究院创建了 DeepVoice,一个 文字转语音 综合模型。
它是使用 TensorFlow 框架创建的,并在大量语音数据集上进行了训练。
DeepVoice 从文本输入生成语音。 DeepVoice 通过使用深度学习技术使之成为可能。 它是一个基于神经网络的模型。
因此,它分析输入数据并使用大量连接节点层生成语音。
安装 DeepVoice
!pip install deepvoice
或者
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice 的使用领域
您可以使用 DeepVoice 为 Amazon Alexa 和 Google Assistant 等个人助理生成语音。
此外,DeepVoice 可用于为智能扬声器和家庭自动化系统等支持语音的设备生成语音。
DeepVoice 可以为言语治疗应用程序创建语音。 它可以帮助有言语问题的患者改善他们的言语。
DeepVoice 可用于为有声读物和语言学习应用程序等教育材料创建语音。
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