Rust 还是挺有意思的, 无论是对于前端的友好性或者像所有权(ownership)这种让 Rust 无需垃圾回收(garbage collector)的特性,都是吸引我的点,也推荐前端小伙伴们去了解一哈。好在使用 Dodrio 的过程中不涉及到很多的 Rust 语法(否则就没这篇文章了),顺利完成了这次测试并实际体验了一下 Rust In Web,哪儿不对还...
digits classification with multi-layer-perceptron use autograd as ag; use ag::optimizers::adam::Adam; use ag::tensor_ops::*; use ag::prelude::*; let mut env = ag::VariableEnvironment::new(); let rng = ag::ndarray_ext::ArrayRng::<f32>::default(); // Register variables in this ...
Finished dev [unoptimized + debuginfo] target(s) in 5.12s Running `target/debug/mtcnn rustfest.jpg output.jpg` 2019-03-28 16:15:48.194933: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.2 AVX AVX...
run起来,用 curl 来提交一个请求: $ curl --data-binary @rustfest.jpg http://localhost:8000/api/v1/bboxes [{"x1":471.4591,"y1":287.59888,"x2":495.3053,"y2":317.25327,"prob":0.9999908}... 使用jmespath来获取120张脸: $ curl -s --data-binary @rustfest.jpg http://localhost:8000/api...
一、开始 tensorflow rust 从Cargo.toml开始: [dependencies] tensorflow="0.12.0" 1. 2. 我们要做的是加载一个Graph,它是预先训练好的MTCNN,并运行一个Session。要点是Graph是用于计算的模型,Session是Graph的一次运行。有关这些概念的更多信息可以在这里找到。
TensorFlow demoSmall Hello World calculation on the TensorFlow backend, arranging simple operations into a graph and running it on a session. Like other TensorFlow clients (e. g. for Python), this example is built on top of the TensorFlow C API, showing how a TensorFlow client in Kotlin/Nati...
Some of the examples use TensorFlow code written in Python and require a full TensorFlow installation. The minimum supported Rust version is 1.58. Usage Add this to your Cargo.toml: [dependencies] tensorflow = "0.21.0" and this to your crate root: extern crate tensorflow; Then run cargo buil...
rustjavascriptnode.jsc++数据处理 learn rust now 出版书籍 《The Rust Programming Language》,Steve Klabnik and Carol Nichols,中文版 《Programming Rust》,Jim Blandy and Jason Orendorff,中文版豆瓣门 《Zero To Production In Rust》 《Rust编程之道》,张汉东,豆瓣门 《深入浅出Rust》,范长春,豆瓣门 在线文档...
现在, 你对TensorFlow有了更多的了解, 是时候开始并安装该库了。在这里, 很高兴知道TensorFlow提供了适用于Python, C ++, Haskell, Java, Go, Rust的API, 并且还有用于R的第三方软件包tensorflow。 提示:如果你想进一步了解R中的深度学习包, 请考虑查看srcmini的keras:R教程中的深度学习。
TensorFlow.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型,还支持在 JavaScript 中定义模型和在 web 浏览器中使用类似 Keras 的 API 直接训练模型。 TensorFlow 还支持其它语言(由更广泛的社区维护),包括:C、Java、Go、C#、Rust、Julia、R 等等。 为研究提供强大的实验工具 TensorFlow 使得从概念到代码和从模型到出版物中...