turicreate

Быстрые ссылки: Установка | Документация

Тури Создать

Turi Create упрощает разработку пользовательских моделей машинного обучения. Вам не обязательно быть экспертом в области машинного обучения, чтобы добавлять в свое приложение рекомендации, функции обнаружения объектов, классификацию изображений, сходство изображений или классификацию действий.

• Простота в использовании: сосредоточьтесь на задачах, а не на алгоритмах.
• Визуализация: встроенные потоковые визуализации для изучения ваших данных.
• Гибкость: поддерживает текст, изображения, аудио, видео и данные датчиков.
• Быстрота и масштабируемость: работа с большими наборами данных на одном компьютере.
• Готовы к развертыванию: экспортируйте модели в Core ML для использования в приложениях iOS, macOS, watchOS и tvOS.

С помощью Turi Create вы можете выполнить множество распространенных задач машинного обучения:

Задача машинного обучения	Описание
Рекомендатель	Персонализируйте выбор для пользователей
Классификация изображений	Маркировка изображений
Классификация чертежей	Распознавание карандашных/сенсорных рисунков и жестов
Классификация звука	Классифицировать звуки
Обнаружение объектов	Распознавание объектов на изображениях
Обнаружение объекта одним выстрелом	Распознавайте 2D-объекты на изображениях на одном примере
Передача стиля	Стилизовать изображения
Классификация деятельности	Обнаружение активности с помощью датчиков
Сходство изображений	Найдите похожие изображения
Классификаторы	Прогнозирование ярлыка
Регрессия	Прогнозирование числовых значений
Кластеризация	Сгруппируйте похожие точки данных вместе
Классификатор текста	Анализируйте настроение сообщений

Пример: классификатор изображений с несколькими строками кода.

Если вы хотите, чтобы ваше приложение распознавало определенные объекты на изображениях, вы можете создать собственную модель, написав всего несколько строк кода:

 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' )

Полученную модель легко использовать в приложении iOS:

Поддерживаемые платформы

Turi Create поддерживает:

• macOS 10.12+
• Linux (с glibc 2.10+)
• Windows 10 (через WSL)

Системные требования

Для Turi Create требуется:

• Питон 2.7, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8
• архитектура x86_64
• Не менее 4 ГБ ОЗУ

Установка

Подробные инструкции для различных версий Linux см. в LINUX_INSTALL.md. Распространенные проблемы при установке см. в INSTALL_ISSUES.md.

Мы рекомендуем использовать virtualenv для использования, установки или сборки Turi Create.

pip install virtualenv

Метод установки Turi Create соответствует стандартным шагам установки пакета Python. Чтобы создать и активировать виртуальную среду Python под названием venv выполните следующие действия:

 # Create a Python virtual environment
cd ~
virtualenv venv

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

Альтернативно, если вы используете Anaconda, вы можете использовать ее виртуальную среду:

conda create -n virtual_environment_name anaconda
conda activate virtual_environment_name

Чтобы установить Turi Create в вашей виртуальной среде:

(venv) pip install -U turicreate

Документация

Руководство пользователя пакета и документация по API содержат более подробную информацию о том, как использовать Turi Create.

Поддержка графического процессора

Turi Create не требует графического процессора , но некоторые модели можно ускорить в 9–13 раз за счет использования графического процессора.

Линукс	macOS 10.13+	Дискретные графические процессоры macOS 10.14+, встроенные графические процессоры macOS 10.15+
Классификация деятельности	Классификация изображений	Классификация деятельности
Классификация чертежей	Сходство изображений	Обнаружение объектов
Классификация изображений	Классификация звука	Обнаружение объекта одним выстрелом
Сходство изображений		Передача стиля
Обнаружение объектов
Обнаружение объекта одним выстрелом
Классификация звука
Передача стиля

Поддержка графического процессора macOS осуществляется автоматически. Информацию о поддержке графического процессора Linux см. на LinuxGPU.md.

Сборка из исходного кода

Если вы хотите собрать Turi Create из исходного кода, см. BUILD.md.

Содействие

Прежде чем внести свой вклад, пожалуйста, просмотрите CONTRIBUTING.md и не делайте никаких вкладов, если вы не согласны с условиями, изложенными на CONTRIBUTING.md.

Мы хотим, чтобы сообщество Turi Create было максимально гостеприимным и инклюзивным, и приняли Кодекс поведения, который, как мы ожидаем, будут читать и соблюдать все члены сообщества, включая участников.