Py之turicreate:turicreate的简介、安装、使用方法之详细攻略


高跟鞋聪明
高跟鞋聪明 2022-09-19 13:47:07 49873
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Py之turicreate:turicreate的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

turicreate的简介

1、特点

2、应用

turicreate的安装

turicreate的使用方法


turicreate的简介

      苹果开源Turi Create:让机器学习更容易!turicreate简化了定制机器学习模型的开发。你不必是机器学习专家就可以向你的应用添加推荐、对象检测、图像分类、图像相似性或活动分类。

API文档Turi Create API Documentation
GitHubhttps://github.com/apple/turicreate

1、特点

  • 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,用于探索数据
  • 灵活:支持文本、图像、音频、视频和传感器数据
  • 快速且可扩展:在一台机器上使用大型数据集
  • 准备部署:将模型导出到Core ML,以用于iOS、macOS、watchOS和tvOS应用程序

2、应用

ML TaskDescription
Recommender用户推荐
Image Classification图片分类
Object Detection物体识别
Style Transfer图片风格化
Activity Classification动作识别
Image Similarity图片归同
Classifiers预测标签
Regression回归分析
Clustering数据分组
Text Classifier文本识别

turicreate的安装

T1、第一种方式安装

pip install turicreate

T2、第二种方式安装

  • 进入到该文件的setup.py 目录下 ,打开cmd,并切换到该目录下;
  • 先执行 python setup.py build
  • 然后执行 python setup.py install

turicreate的使用方法

1、利用apple机器学习平台Turicreate实现图像相似性检索

  1. 1、数据导入
  2. import turicreate as tc
  3. Load images from the downloaded data
  4. reference_data  = tc.image_analysis.load_images('./101_ObjectCategories')
  5. load_images(url, format='auto', with_path=True, recursive=True, ignore_failure=True, random_order=False)
  6. 2、利用Resnet50数据特征提取
  7. create(dataset, label = None, feature = None, model = 'resnet-50', verbose = True)  model默认使用resnet50,label是标识行,如reference_data中的path
  8. model = tc.image_similarity.create(reference_data)
  9. model.save('my_model_file')
  10. loaded_model = tc.load_model('my_model_file')
  11. 3、通过query查询实现相似搜索
  12. similar_images = model.query(reference_data[0:10] ,label = 'path',k=10)
  13. similar_images.head()
  14. query(dataset, label=None, k=5, radius=None, verbose=True)
  15.     - dataset:SFrame,需查询的数据
  16.     - label:索引名,选择一列,输入列名
  17.     - k:最大返回样本数
  18.     - radius:半径范围,如果超过radius个间隔,就不显示
  19.     - verbose:打印进度更新和模型细节。
  20. 通过similarity_graph实现相似关联图搜索
  21. graph = model.similarity_graph(k=1)   an SGraph
  22. similarity_graph(k=5, radius=None, include_self_edges=False, output_type='SGraph', verbose=True)
  23.     k:最大返回样本数
  24.     radius:float,半径范围,如果超过radius个间隔,就不显示
  25.     include_self_edges:是否包含自己,True的话,返回的结果包含自己(自己的相似性为1
  26.     output_type:‘SGraph’, ‘SFrame’两种
  27.     verbose:打印进度更新和模型细节。
  28. graph.edges

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