Luis聊天机器人的使用 首先打开luis官网 图5.1  luis官网界面 图5.2  app应用管理界面 界面显示现有应用,显示它们的名称,语言,日期,以及使用次数.点击创建一个新的app应用. 输入app应用的名称,选择语言,并输入你对此应用的描述,防止你以后对此的用途应用(可不输入). 图5.3  新建app应用界面 选择创建好的应用.会进入语言管理控制台.在意图界面可以设置意图.在实体界面可以定义实体 图5.4  语言理解控制台意图管理界面 图5.5  语言理解控制台意图管理界面 我们

1.Windows下出现找不到object_detection包的问题. 解决方法 在Anaconda3\soft\Lib\site-packages新建一个pth文件,将PedestrianDetection文件夹和slim文件夹路径写入. 2.训练中出现的问题 ① raise ValueError('First step cannot be zero.')ValueError: First step cannot be zero. 删除预训练模型pipeline.Config中的下列代码 s

说明: 图片:自己开的摄像头,截取的图片.选择了200张图片.下面会有截取的脚本. 使用labelImg工具进行图片进行标注.产生PascalVOC格式的XML文件.[labelImg工具的安装和使用教程] 机器环境: i5 CPU 4核  (训练的时候,内存和cup都在95左右) 由于python 刚入门,所以用的pycharm 创建的项目,这样方便找错,建议新手使用这样的方式. .... 效果展示: 步骤:

错误1:  训练正常开始后,能正常看到日志输出,但中途报错 ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[1435,9,256] ..................... ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[1435,9,256

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自

本例使用itchat获取微信文字消息,发送给LUIS返回识别消息,再将返回消息格式化后通过微信发回 关于itchat的使用参考我的另外一篇随笔itchat个人练习 语音与文本图灵测试例程 # -*- coding: UTF-8 -*- import requests import itchat import json def get_response(msg): headers = { # Request headers 'Ocp-Apim-Subscription-Key': '=====填上

今年微软开发者大会Build 2017上展示了一款Invoke智能音箱,受到了媒体和大众的广泛关注.近两年,不少大公司纷纷涉足该领域,使得智能音箱逐渐成为一款热门的人工智能家用电器.智能音箱的兴起也改变了人们和家用电器之间的“沟通方式”:从动手到动嘴.“播放一些周杰伦的歌”,“明天北京的天气怎么样”… 对着智能音箱说出自己想让它做的事情,这些之前在科幻电影里才会出现的桥段逐渐变成了现实.那么,智能音箱是如何听懂人类指令的呢? 智能音箱听懂人类指令的过程,其实就是语义理解的过程,可以被分解成为两个

目录 基本原理 公众号申请及配置 验证服务器有效性 微信请求消息类型 基本原理 基本原理如上图:腾讯微信服务器就相当于一个转发服务器,终端(手机.Pad等)发起请求至微信服务器,微信服务器然后将请求转发给我们的开发者服务器,在开发者服务器端可加入我们的业务处理逻辑(如:调用luis API 获取luis定义的Intent和Entity,接入业务处理逻辑),开发者服务器(应用服务器)处理完毕后,将响应数据回发给微信服务器,微信服务器再将具体响应信息回复到微信App终端 通信协议为:HTTP 数据传

学习认知服务 Luis(Language understand intellgence service) 简述: 开发者可以通过Luis开发可以理解人类语言的只能应用,学习人类语言分析语义. 利用这个功能,集成微信公众号,给用户提供类似微软小冰的智能客服助手,提高服务质量和解决问题的效率. 官方文档:Luis Docs 登录Luis官方网站注册App:Luis官网 在MyApps 里显示所有的App 选择对应文化,常用英语和汉语,添加语义. 添加一个intent,吃饭,然后划分实体. 其中[]内

Introduction If you haven’t had much programming experience before, building a conversational bot and connecting it to various channels may sound like a difficult task. However, with the Azure Bot Service, Microsoft Language Understanding Intelligent

(原文)CNTK v2.2.0提供C#API来建立.训练和评估CNTK模型. 本节概要介绍了CNTK C#API. 在CNTK github respository中可以找到C#训练示例. 使用C#/ .NET管理API构建深层神经网络 CNTK C#API 通过CNTKLib命名空间提供基本操作. CNTK操作需要一个或两个具有必要参数的输入变量,并产生一个CNTK函数. CNTK函数将输入数据映射到输出. CNTK函数也可以被视为可变量,并被作为另一个CNTK操作的输入. 通过这种机制,可以

在16年3月30号微软的全球开发者大会Build上发布了Bot Framework,微软认为下一个big thing是Conversation as a Platform,简称CaaP,中文应该叫做"对话即平台".在我们的下个时代,我们将会处在对话即平台的时代,不管是一个屏幕,一个桌子,一个冰箱,甚至是人,都是一个app,都是一个对话的窗口,所有的交互都通过对话来完成.起床,你用自然语言唤起梳妆台的镜子显示今日的天气,还有新闻.家里的小娜(Cortana)提醒你要赶紧出门,路上因为限号

训练一个神经网络往往只需要简单的几步: 准备训练数据 初始化模型的参数 模型向往计算与向后计算 更新模型参数 设置相关的checkpoint 如果上述的每个步骤都需要我们写Python的代码去一步步实现,未免显的繁琐,好在MXNet提供了Module模块来解决这个问题,Module把训练和推理中一些常用到的步骤代码进行了封装.对于一定已经用Symbol定义好的神经网络,我们可以很容易的使用Module提供的一些高层次接口或一些中间层次的接口来让整个训练或推理容易操作起来. 下面我们将通过在UCI

https://medium.com/towards-data-science/deep-learning-for-object-detection-a-comprehensive-review-73930816d8d9 https://stackoverflow.com/questions/20027598/why-should-weights-of-neural-networks-be-initialized-to-random-numbers/40525812?noredirect=1#c

1 wiki: http://wiki.ros.org/  2 code: https://github.com/ ---- 1 基础教程 https://github.com/ros/ros_tutorials/tree/indigo-devel 在ROS wiki http://wiki.ros.org/ros_tutorials上发现的教程中使用的代码 240 提交 11个 分支 58 发行 14个 贡献者 C ++ 55.0% Python 39.7% CMake 5.3% C ++Py

# 1. 通过TFLearn的API定义卷机神经网络. import tflearn import tflearn.datasets.mnist as mnist from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d from tflearn.layers.estimator import regression from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connecte

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃 最近事情比较多,前面坑挖的有点久,今天终于有时间总结一下,顺便把Windows下训练跑通.Linux训练建议仔细阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/27469690,我借鉴颇多,此外还可以参考GitHub上的官方文档https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection.

上次使用Google ML Engine跑了一下TensorFlow Object Detection API中的Quick Start(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8384564.html),但是遇到了很多错误,索性放弃了 这两天索性从自己的数据集开始制作手掌识别器.先放运行结果吧 所有代码文件可在https://github.com/takefetter/hand-detection查看 使用前所需要的准备:1.clone tensorflow

Tensorflow 1.4中,Keras作为作为核心模块可以直接通过tf.keas进行调用,但是考虑到keras对tfrecords文件进行操作比较麻烦,而将keras模型转成tensorflow中的另一个高级API -- Estimator模型,然后就可以调用Dataset API进行对tfrecords进行操作用来训练/评估模型.而keras本身也用到了Estimator API并且提供了tf.keras.estimator.model_to_estimator函数将keras模型可以很方

前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { id: 1 name: 'face' } 在已下载的TensorFlow Object Detecti

如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P