再次按照上述操作运行convolutional.py,出现图E。 由E图来看,AI环境是已经搭建好了。根据【博客2】,中提到训练结束后,MNIST文件夹中应该多了input、output和export三个文件夹,这三个文件夹分别存储训练模型的输入文件、训练时的检查点文件以及最终导出的模型文件。我再次进入AI\samples-for-ai\examples\tensorflow\MNIST...
1、打开E:\AI\samples-for-ai\examples\tensorflow目录,双击TensorflowExamples.sln,打开VS2017。 2、点击解决方案资源管理器,找到MNIST,右键MNIST,将MNIST设为启动项目,然后右击MNIST下的mnist.py-->点击在不调试的情况下启动,弹出一个cmd运行框。 3、弹出cmd运行框,可以看到如下运行过程:tensorflow训练自带的数据mnist。
5、扩散模型训练:上面的自定义模型,诸如人像和国画都可以通过训练来实现,如下点击自己训练Diffusion模型按钮即可打开训练设置界面,具体操作可以看视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Ca411S71s。 功能二:图片AI高清放大 设置不同的放大模型和图片放大倍数,高清放大图片输出目录为软件目录\images_out\AI_ultra_HD,...
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通过ModelArts预置算法训练得到的模型是保存在OBS桶里的,模型支持下载到本地。在训练作业列表找到需要下载模型的训练作业,单击名称进入详情页,获取训练输出路径。获取训练输出位置单击“输出路径”,跳转至OBS对象路径,下载训练得到的模型。在本地环境进行离线部署。具
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目前离线版支持如下功能: Disco Diffusion和Stable Diffusion作画功能 图片高清放大 老照片修复 图片转3d 批量绘图模式 像素风格模式 人像模式 国画模式 图片风格仿造 二次元小姐姐生成 三次元全身生成 AI写小说 人声伴奏分离 作画模型自训练,自定义模型导入
🔥🔥🔥色情图片离线识别(离线鉴黄),基于TensorFlow实现。识别只需200ms,可断网测试,成功率99%,调用只要一行代码,从雅虎的开源项目open_nsfw移植,tflite(6M)为训练好的模型(已量化),该模型文件可用于iOS、java、C++等平台,Python使用生成的tfLite文件检测
1、电话未打通,同时关注到模型层面有比较明显的问题(比如模型效果较差等) 2、电话沟通过程中,可能会基于应用场景详细沟通目前SDK的可用性,如果有问题会和客户达成一致的情况下拒绝。 建议重新看下个人联系方式或者模型相关是否有异常,如果仍然有需求可以在后台重新申请。 0 回复 请...
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