turicreate

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Turi erstellen

Turi Create vereinfacht die Entwicklung benutzerdefinierter Modelle für maschinelles Lernen. Sie müssen kein Experte für maschinelles Lernen sein, um Ihrer App Empfehlungen, Objekterkennung, Bildklassifizierung, Bildähnlichkeit oder Aktivitätsklassifizierung hinzuzufügen.

• Einfach zu bedienen: Konzentrieren Sie sich auf Aufgaben statt auf Algorithmen
• Visuell: Integrierte Streaming-Visualisierungen zur Erkundung Ihrer Daten
• Flexibel: Unterstützt Text, Bilder, Audio, Video und Sensordaten
• Schnell und skalierbar: Arbeiten Sie mit großen Datensätzen auf einem einzigen Computer
• Bereit zur Bereitstellung: Exportieren Sie Modelle nach Core ML zur Verwendung in iOS-, macOS-, watchOS- und tvOS-Apps

Mit Turi Create können Sie viele gängige ML-Aufgaben erledigen:

ML-Aufgabe	Beschreibung
Empfehlungsgeber	Personalisieren Sie die Auswahlmöglichkeiten für Benutzer
Bildklassifizierung	Beschriften Sie Bilder
Zeichnungsklassifizierung	Erkennen Sie Bleistift-/Touch-Zeichnungen und Gesten
Klangklassifizierung	Geräusche klassifizieren
Objekterkennung	Erkennen Sie Objekte in Bildern
One-Shot-Objekterkennung	Erkennen Sie 2D-Objekte in Bildern anhand eines einzigen Beispiels
Stilübertragung	Bilder stilisieren
Aktivitätsklassifizierung	Erkennen Sie eine Aktivität mithilfe von Sensoren
Bildähnlichkeit	Finden Sie ähnliche Bilder
Klassifikatoren	Sagen Sie ein Etikett voraus
Rückschritt	Sagen Sie numerische Werte voraus
Clustering	Gruppieren Sie ähnliche Datenpunkte
Textklassifikator	Analysieren Sie die Stimmung von Nachrichten

Beispiel: Bildklassifikator mit ein paar Codezeilen

Wenn Sie möchten, dass Ihre App bestimmte Objekte in Bildern erkennt, können Sie mit nur wenigen Codezeilen Ihr eigenes Modell erstellen:

 import turicreate as tc

# Load data 
data = tc . SFrame ( 'photoLabel.sframe' )

# Create a model
model = tc . image_classifier . create ( data , target = 'photoLabel' )

# Make predictions
predictions = model . predict ( data )

# Export to Core ML
model . export_coreml ( 'MyClassifier.mlmodel' )

Das resultierende Modell lässt sich ganz einfach in einer iOS-Anwendung verwenden:

Unterstützte Plattformen

Turi Create unterstützt:

• macOS 10.12+
• Linux (mit glibc 2.10+)
• Windows 10 (über WSL)

Systemanforderungen

Turi Create erfordert:

• Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8
• x86_64-Architektur
• Mindestens 4 GB RAM

Installation

Ausführliche Anweisungen für verschiedene Linux-Varianten finden Sie unter LINUX_INSTALL.md. Informationen zu häufigen Installationsproblemen finden Sie unter INSTALL_ISSUES.md.

Wir empfehlen die Verwendung von virtualenv, um Turi Create zu verwenden, zu installieren oder zu erstellen.

pip install virtualenv

Die Methode zur Installation von Turi Create folgt den standardmäßigen Installationsschritten für Python-Pakete. Um eine virtuelle Python-Umgebung namens venv zu erstellen und zu aktivieren, führen Sie die folgenden Schritte aus:

 # Create a Python virtual environment
cd ~
virtualenv venv

# Activate your virtual environment
source ~ /venv/bin/activate

Wenn Sie Anaconda verwenden, können Sie alternativ dessen virtuelle Umgebung verwenden:

conda create -n virtual_environment_name anaconda
conda activate virtual_environment_name

So installieren Sie Turi Create in Ihrer virtuellen Umgebung:

(venv) pip install -U turicreate

Dokumentation

Das Paket-Benutzerhandbuch und die API-Dokumente enthalten weitere Details zur Verwendung von Turi Create.

GPU-Unterstützung

Turi Create erfordert keine GPU , bestimmte Modelle können jedoch durch den Einsatz einer GPU um das 9- bis 13-fache beschleunigt werden.

Linux	macOS 10.13+	Separate GPUs für macOS 10.14+, integrierte GPUs für macOS 10.15+
Aktivitätsklassifizierung	Bildklassifizierung	Aktivitätsklassifizierung
Zeichnungsklassifizierung	Bildähnlichkeit	Objekterkennung
Bildklassifizierung	Klangklassifizierung	One-Shot-Objekterkennung
Bildähnlichkeit		Stilübertragung
Objekterkennung
One-Shot-Objekterkennung
Klangklassifizierung
Stilübertragung

Die GPU-Unterstützung für macOS erfolgt automatisch. Informationen zur Linux-GPU-Unterstützung finden Sie unter LinuxGPU.md.

Aus der Quelle bauen

Wenn Sie Turi Create aus dem Quellcode erstellen möchten, lesen Sie BUILD.md.

Mitwirken

Bevor Sie einen Beitrag leisten, lesen Sie sich bitte CONTRIBUTING.md durch und übermitteln Sie keine Beiträge, es sei denn, Sie stimmen den in CONTRIBUTING.md dargelegten Bedingungen und Konditionen zu.

Wir möchten, dass die Turi Create-Community so einladend und integrativ wie möglich ist, und haben einen Verhaltenskodex verabschiedet, den wir von allen Community-Mitgliedern, einschließlich Mitwirkenden, lesen und befolgen müssen.