turicreate
6.4.1
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Turi Create simplifica el desarrollo de modelos personalizados de aprendizaje automático. No es necesario ser un experto en aprendizaje automático para agregar recomendaciones, detección de objetos, clasificación de imágenes, similitud de imágenes o clasificación de actividades a su aplicación.
Con Turi Create, puedes realizar muchas tareas comunes de ML:
| Tarea de aprendizaje automático | Descripción |
|---|---|
| Recomendador | Personalizar opciones para los usuarios |
| Clasificación de imágenes | Imágenes de etiquetas |
| Clasificación de dibujo | Reconocer dibujos y gestos a lápiz/táctiles |
| Clasificación de sonido | Clasificar sonidos |
| Detección de objetos | Reconocer objetos dentro de imágenes. |
| Detección de objetos de un solo disparo | Reconocer objetos 2D dentro de imágenes usando un solo ejemplo |
| Transferencia de estilo | Estilizar imágenes |
| Clasificación de actividades | Detectar una actividad mediante sensores |
| Similitud de imagen | Buscar imágenes similares |
| Clasificadores | Predecir una etiqueta |
| Regresión | Predecir valores numéricos |
| Agrupación | Agrupar puntos de datos similares |
| Clasificador de texto | Analizar el sentimiento de los mensajes. |
Si desea que su aplicación reconozca objetos específicos en imágenes, puede crear su propio modelo con solo unas pocas líneas de código:
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' )Es fácil utilizar el modelo resultante en una aplicación de iOS:
Turi Crear soporta:
Turi Crear requiere:
Para obtener instrucciones detalladas para diferentes variedades de Linux, consulte LINUX_INSTALL.md. Para problemas de instalación comunes, consulte INSTALL_ISSUES.md.
Recomendamos usar virtualenv para usar, instalar o compilar Turi Create.
pip install virtualenv El método para instalar Turi Create sigue los pasos de instalación del paquete estándar de Python. Para crear y activar un entorno virtual Python llamado venv siga estos pasos:
# Create a Python virtual environment
cd ~
virtualenv venv
# Activate your virtual environment
source ~ /venv/bin/activateAlternativamente, si está utilizando Anaconda, puede utilizar su entorno virtual:
conda create -n virtual_environment_name anaconda
conda activate virtual_environment_name Para instalar Turi Create dentro de su entorno virtual:
(venv) pip install -U turicreateLa Guía del usuario del paquete y los documentos API contienen más detalles sobre cómo usar Turi Create.
Turi Create no requiere una GPU , pero ciertos modelos se pueden acelerar de 9 a 13 veces utilizando una GPU.
| linux | macOS 10.13+ | GPU discretas macOS 10.14+, GPU integradas macOS 10.15+ |
|---|---|---|
| Clasificación de actividades | Clasificación de imágenes | Clasificación de actividades |
| Clasificación de dibujo | Similitud de imagen | Detección de objetos |
| Clasificación de imágenes | Clasificación de sonido | Detección de objetos de un solo disparo |
| Similitud de imagen | Transferencia de estilo | |
| Detección de objetos | ||
| Detección de objetos de un solo disparo | ||
| Clasificación de sonido | ||
| Transferencia de estilo |
La compatibilidad con GPU de macOS es automática. Para obtener compatibilidad con GPU de Linux, consulte LinuxGPU.md.
Si desea compilar Turi Create desde el código fuente, consulte BUILD.md.
Antes de contribuir, revise CONTRIBUTING.md y no realice ninguna contribución a menos que esté de acuerdo con los términos y condiciones establecidos en CONTRIBUTING.md.
Queremos que la comunidad Turi Create sea lo más acogedora e inclusiva posible y hemos adoptado un Código de conducta que esperamos que todos los miembros de la comunidad, incluidos los contribuyentes, lean y observen.
