第六部分 实战 TensorFlow 验证码识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 准备模型开发环境 • 生成验证码数据集 • 输入与输出数据处理 • 模型结构设计 • 模型损失函数设计 • 模型训练过程分析 • 模型部署与效果演示 第六部分 目录 准备模型开发环境 第三方依赖包 数据集生成 • Pillow • captcha 数据， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio https://github.com/pallets/flask 生成验证码数据集 验证码（CAPTCHA）简介 全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（英语：Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是 计算机或人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中，作为服务器的计算机会自动生成一

新闻稿文字校对 l 政府补贴项目申请表内容核准 l …… l 更多场景可定制开发 文本挖掘的一些常见应用需求 风 险 智 能 审 核 功 能 达 观 智 能 文 档 审 阅 平 台 错 误 智 能 纠 正 功 能 文 档 智 能 比 对 功 能 常见应用场景 智能文档审阅系统：抽取核心算法 智能文档审阅系统：段落分析 PDF格式文本数据丢失段落信息 使用深度学习进行段落分析 生成式摘要

tensors 保存了所有需要合并的张量 List，dim 参数指定需要合并的维度索引。回到上面的例子， 需要在班级维度上合并成绩册，这里班级维度索引号为 0，即 dim=0，合并张量?和?的代 码如下： In [1]: a = torch.randn([4,35,8]) # 模拟成绩册 A，等价于 torch.randn(4,35,8)写法 b = torch.randn([6,35 入要求， 因此需要根据用户的逻辑自行实现预处理步骤。Dataset 对象通过提供 map(func)工具函 数，可以非常方便地调用用户自定义的预处理逻辑，它实现在 func 函数里。例如，下方代 码调用名为 preprocess 的函数完成每个样本的预处理： # 预处理函数实现在 preprocess 函数中，传入函数名即可 train_db = train_db.map(preprocess) 应用 的非常广泛。 图 6.7 Sigmoid 函数曲线 在 PyTorch 中，可以通过 F.sigmoid 实现 Sigmoid 函数，也可以利用 nn.Sigmoid 类，代 码如下： In [7]: # 构造-6~6 的输入向量，函数式 x = torch.linspace(-6., 6., 10) out = F.sigmoid(x) print(out)

方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景：AI新零售是什么? • 用户需求：线下门店业绩如何提升？ • 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 • 短期目标：自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计：基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付：支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景：AI新零售是什么 自动分拣 细粒度识别 目标检测 多目标跟踪 多标签分类 规 则 引 擎 数 据 沉 淀 服 务 监 控 快速消费品 建筑图纸 五金零配件 医疗器件 库码标签 零售百货 通用OCR 空间分割 商品识别 AI + 业务 流水线 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

那么拆开这个黑箱，我们可以看到它是由编码组件、解码组件和它们之间的 连接组成。 16 2.Transformer的工作流程 编码组件部分由一堆编 码器（encoder）构成 （论文中是将6个编码 器叠在一起）。解码组 件部分也是由相同数量 （与编码器对应）的解 码器（decoder）组成 的。 17 2.Transformer的工作流程 所有的编码器在结构上都是相同 的，但它们没有共享参数。每个 连接方式 38 2.Transformer的工作流程 编码器通过处理输入序列开启 工作。顶端编码器的输出之后 会变转化为一个包含向量K（键 向量）和V（值向量）的注意力 向量集 。这些向量将被每个解 码器用于自身的“编码-解码注 意力层”，而这些层可以帮助 解码器关注输入序列哪些位置 合适： 在完成编码阶段后，则开始解码阶段。解码 阶段的每个步骤都会输出一个输出序列（在 这个例子里，是英语翻译的句子）的元素

TensorFlow 2 进阶使用 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 使⽤ TensorFlow 2 实现图像数据增强 • 使⽤ TensorFlow 2 实现分布式训练 • 使⽤ TensorFlow Hub 迁移学习 • 使⽤ @tf.function 提升性能 • 使⽤ TensorFlow Serving 部署云端服务 • 使⽤ TensorFlow Studio 中编译 examples 项目 Step 4：在 Android Studio 中安装物品识别 APP Step 5：在 Android Studio 中运行物品识别 APP 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

TensorFlow 2 项目实战进阶 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 基础理论篇：TensorFlow 2 设计思想 • TensorFlow 2 设计原则 • TensorFlow 2 核心模块 • TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x • TensorFlow 2 落地应用 目录 TensorFlow 2 设计原则 训练样本构建示意图 ������ �� TensorFlow 与企业服务的结合 – QQ 音乐 来源：《 案例分享 | QQ 音乐应用 TensorFlow 构建 AI 赋能的音乐曲库》 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程

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