下载苹果发布Turi Create机器学习框架,5行代码开发图像识别

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了下载苹果发布Turi Create机器学习框架,5行代码开发图像识别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

【导读】苹果公司在GitHub 上分享了一个机器学习框架TuriCreate。 这一框架有可视化界面,非常简单易用,可以让开发者更容易构建机器学习模型,甚至可以用仅仅数行代码就可以开发出一个图像识别模型。此外,它还可以可将模型导出到Core ML,从而快速部署在ios、macOS、watchOS和tvOS等平台上面。


TuriCreate的开发流程




TuriCreate简化了机器学习模型的开发流程。


  •  TuriCreate

Turi Create简化了机器学习模型的开发。你不必成为一个机器学习专家,就可以在你的应用程序中添加推荐、目标检测、图像分类、图像相似度或动作分类等任务。该机器学习库有很多优点:

  • 易于使用:专注于任务而不是算法;

  • 可视化:内置的流式可视化功能可以探索您的数据;

  • 灵活性:支持文本、图像、音频、视频和传感器数据;

  • 快速和可扩展:在单个机器上能处理大规模数据;

  • 准备部署:可将模型导出到Core ML,以用于iOSmacOSwatchOStvOS的应用程序。

 

示例:使用几行代码的图像分类器

如果您希望您的应用程序识别图像中的特定目标,则可以使用下面几行代码构建自己的模型:


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')



iOS应用中很容易使用生成的模型:

  • TuriCreate

使用Turi Create,你可以解决一些常见的任务:

  • 推荐系统

    https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/recommender/introduction.md


  • 图像分类

    https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/image_classifier/introduction.md


  • 图像相似度

    https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/image_similarity/introduction.md


  • 目标检测

    https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/object_detection/introduction.md


  • 动作分类

    https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/activity_classifier/introduction.md


  • 文本分类

    https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/text_classifier/introduction.md


您还可以使用基本的机器学习模型,来组织基于算法的工具包:

  • 分类

  • 回归

  • 图分析

  • 聚类

  • 最邻近

  • 主题模型

 

支持的平台,Turi Create支持:

  • macOS 10.22+

  • Linuxglibc 2.12+

  • Windows 10WSL

 

 

系统环境需求:

  • Python 2.7 (Python 3.5+将会很快支持)

  • x86_64架构

 

  • 安装

关于Linux的不同版本的详细说明请参阅LINUX_INSTALL.md,对于常见的安装问题,请参阅INSTALL_ISSUES.md

 

我们建议使用virtualenv来使用、安装或构建Turi Create。确保使用系统pip来安装virtualenv



pip install virtualenv

 

安装Turi Create的方法遵循标准的python包安装步骤。要创建一个名为venvPython虚拟环境,遵循以下步骤:

# Create a Python virtual environment
cd ~
virtualenv venv

 

为了激活你的新虚拟环境,并在这个环境中安装Turi Create,请遵循以下步骤:

 

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

# Install Turi Create in the new virtual environment, pythonenv
(venv) pip install -U turicreate


 

  • 文档

用户指南和API文档包含更多关于如何使用Turi Create的详细信息。

https://apple.github.io/turicreate/docs/userguide

https://apple.github.io/turicreate/docs/userguide

 

  • GPU支持

Turi Create不需要使用GPU,但某些模型可以通过使用GPU来加速。要在安装了生成程序包之后启用GPU支持,请执行以下步骤:

安装CUDA 8.0http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/

CUDA 8.0安装cuDNN 5https://developer.nvidia.com/cudnn

 

确保将CUDA库路径添加到您的LD_LIBRARY_PATH环境变量中。一般情况下,你需要添加以下代码:


export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH


如果您将cuDNN文件安装到一个单独的目录中,请确保将它单独添加到另一个目录中。下一步是卸载mxnet,并安装支持cudamxnet-cu80包:


(venv) pip uninstall -y mxnet
(venv) pip install mxnet-cu80==0.11.0


确保安装了turi create(当前是0.11.0)相同版本的MXNet。如果你在设置GPU上有困难,MXNet的安装说明可能会提供帮助。

https://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html

 

  • 从源代码进行构建:(Building From Source

如果您想从源代码构建Turi Create,请参阅BUILD.md

 

  • 贡献

参见:CONTRIBUTING.md.


参考链接:

https://github.com/apple/turicreate


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Apple 开源机器学习框架 Turi Create 简介与实践

Core ML 和 Turi Create 使用啥模型?

python 来自苹果的Turi总结

Turi Create:Blackmagic eGPU 上的训练性能缓慢

如何将 Turi Create 创建的 CoreML 模型转换为 Keras?

尴尬了:苹果Core ML机器学习框架将老款Mac Pro识别为加热器