tensorflow做人脸识别 更多内容
  • 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型?

    华为HiLens上可以运行哪些TensorFlowCaffe的模型? 准确地说,华为HiLens上只能运行“om”模型,华为HiLens管理控制台的“模型导入(转换)”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    "cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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  • 为什么使用人脸识别返回数据为空

    为什么使用 人脸识别 返回数据为空 问题现象 上传照片中的人像可能存在横置或倒置等情况。 解决方法 尽量选择纯色无干扰背景,保证图片中人像清晰。 上传的人脸图片要求:侧脸不超过30°,抬头低头不超过15°。 图片中人脸需要保持竖置正脸,如果人像是横置或倒置,可以选择旋转至竖置正脸后重试。

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  • 人脸识别服务是否支持私有化部署

    人脸识别服务是否支持私有化部署 人脸识别服务暂不支持私有化部署。人脸识别以开放API的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果,帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 父主题: 产品咨询类

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  • 人脸识别是否可使用证件类照片

    人脸识别是否可使用证件类照片 人脸识别服务可以使用证件类照片,提取人脸特征时,非人脸信息不会被提取。受技术与成本多种因素制约,人脸识别服务存在一些约束限制,详细请参见约束与限制。 父主题: 产品咨询类

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  • Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left

    Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业,Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示:“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server(

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  • 开发模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • 为什么人脸识别通过率低

    为什么人脸识别通过率低 问题现象 人脸识别出现通过率低,前端需要抓拍多张才能找到阈值(0.93)以上的结果。 问题原因 底库照片质量不好。 前端抓拍条件很差。 前端抓拍到的人脸姿态跟底库照片的姿态相差较多,或者底库照片与抓拍的人像相差太多。 解决方案 重新录入底库的照片,将质量差的底库照片更换。

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  • 训练专属预置镜像列表

    7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 训练基础镜像详情(PyTorch) 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止

    signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB,TensorFlow保存summary可能是本地缓

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  • 如何在Notebook中安装外部库

    source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎,请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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  • 为什么考试前验证时提示我身份验证失败?

    为什么考试前验证时提示我身份验证失败? 请根据自身情况自查以下可能导致失败的因素: 身份识别时候,请注意保持头像在检测框内,微调动作,如身份验证失败,请清除浏览器缓存后,重新登录华为云账号,再次进行人脸识别验证; 请检查是否正确安装摄像头驱动或者摄像头驱动需要更新,建议安装摄像头驱动后重试。 请检查眼镜

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  • 开发算法模型

    om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“.om”模型。“.om”

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  • 如何在Notebook中安装外部库?

    序包等多种环境,包括TensorFlow、MindSpore、PyTorchSpark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如,通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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  • 在Notebook中添加自定义IPython Kernel

    在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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  • 准备工作

    定”,完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例,创建并打开一个空白工作目录,命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu,命令如下。 1 2

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  • 为什么考试前验证时提示我身份验证失败?

    为什么考试前验证时提示我身份验证失败? 请根据自身情况自查以下可能导致失败的因素: 身份识别时候,请注意保持头像在检测框内,微调动作,如身份验证失败,请清除浏览器缓存后,重新登录华为云账号,再次进行人脸识别验证; 请检查是否正确安装摄像头驱动或者摄像头驱动需要更新,建议安装摄像头驱动后重试。 请检查眼镜

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU)

    keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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  • Standard支持的AI框架

    CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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  • 华为HiLens支持哪些模型?

    并非所有模型都能转换成功,进行导入(转换)模型操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,请选择符合要求的模型。 父主题: 技能开发

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  • 推理专属预置镜像列表

    myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 PyTorch AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI

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