turicreate
6.4.1
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Turi Create simplifica o desenvolvimento de modelos personalizados de aprendizado de máquina. Você não precisa ser um especialista em aprendizado de máquina para adicionar recomendações, detecção de objetos, classificação de imagens, similaridade de imagens ou classificação de atividades ao seu aplicativo.
Com Turi Create, você pode realizar muitas tarefas comuns de ML:
| Tarefa de ML | Descrição |
|---|---|
| Recomendador | Personalize as escolhas dos usuários |
| Classificação de imagens | Etiquetar imagens |
| Classificação de Desenho | Reconhecer desenhos e gestos a lápis/toque |
| Classificação Sonora | Classificar sons |
| Detecção de objetos | Reconhecer objetos em imagens |
| Detecção de objeto único | Reconheça objetos 2D em imagens usando um único exemplo |
| Transferência de estilo | Estilizar imagens |
| Classificação de atividades | Detecte uma atividade usando sensores |
| Similaridade de imagem | Encontre imagens semelhantes |
| Classificadores | Prever um rótulo |
| Regressão | Prever valores numéricos |
| Agrupamento | Agrupar pontos de dados semelhantes |
| Classificador de texto | Analise o sentimento das mensagens |
Se quiser que seu aplicativo reconheça objetos específicos em imagens, você pode construir seu próprio modelo com apenas algumas linhas 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' )É fácil usar o modelo resultante em um aplicativo iOS:
Turi Criar suporta:
Turi Criar requer:
Para obter instruções detalhadas para diferentes variedades de Linux, consulte LINUX_INSTALL.md. Para problemas comuns de instalação, consulte INSTALL_ISSUES.md.
Recomendamos usar virtualenv para usar, instalar ou construir o Turi Create.
pip install virtualenv O método de instalação do Turi Create segue as etapas padrão de instalação do pacote python. Para criar e ativar um ambiente virtual Python chamado venv siga estas etapas:
# Create a Python virtual environment
cd ~
virtualenv venv
# Activate your virtual environment
source ~ /venv/bin/activateAlternativamente, se você estiver usando o Anaconda, você pode usar seu ambiente virtual:
conda create -n virtual_environment_name anaconda
conda activate virtual_environment_name Para instalar Turi Create em seu ambiente virtual:
(venv) pip install -U turicreateO pacote User Guide e API Docs contém mais detalhes sobre como usar o Turi Create.
Turi Create não requer GPU , mas certos modelos podem ser acelerados de 9 a 13x utilizando uma GPU.
| Linux | macOS 10.13+ | GPUs discretas macOS 10.14+, GPUs integradas macOS 10.15+ |
|---|---|---|
| Classificação de atividades | Classificação de imagens | Classificação de atividades |
| Classificação de Desenho | Similaridade de imagem | Detecção de objetos |
| Classificação de imagens | Classificação Sonora | Detecção de objeto único |
| Similaridade de imagem | Transferência de estilo | |
| Detecção de objetos | ||
| Detecção de objeto único | ||
| Classificação Sonora | ||
| Transferência de estilo |
O suporte à GPU do macOS é automático. Para suporte a GPU Linux, consulte LinuxGPU.md.
Se você deseja construir o Turi Create a partir do código-fonte, consulte BUILD.md.
Antes de contribuir, revise CONTRIBUTING.md e não forneça nenhuma contribuição, a menos que concorde com os termos e condições estabelecidos em CONTRIBUTING.md.
Queremos que a comunidade Turi Create seja tão acolhedora e inclusiva quanto possível e adotamos um Código de Conduta que esperamos que todos os membros da comunidade, incluindo colaboradores, leiam e observem.
