Ah, nếu dùng jupyter noteboook thì run từng cell được. Nếu mình dùng 1 file script python luôn, ý mình là nếu mình mỗi lần test thử một file ảnh là chạy lại huấn luyện, kiểm tra nữa. (Câu hỏi của mình hơi ngớ ngẩn). Mong bạn giúp mình với ạ. Thanks

"Mình muốn show kq train, test của mình theo dạng biểu đồ thì như thế nào ạ? ": ý bạn là lấy hình ảnh của quá trình training phải không nhỉ? nếu đúng vậy, bạn có thể tìm hiểu Tensorboard ở đây http://tflearn.org/getting_started/. Nếu bạn muốn dự đoán cho ảnh mới, bạn chỉ cần load ảnh vào và dùng hàm để dự đoán như sau:

# dự đoán với tập dữ liệu test
test_logits = model.predict(test_x)

Cảm ơn bạn,

Mình muốn show kq train, test của mình theo dạng biểu đồ thì như thế nào ạ? Còn mình muốn test một case đơn giản, như bộ dữ liệu (gồm một bảng chữ cái )nào đó... thì mình phải viết một script python riêng hay sao ạ, vì mình không biết cách gọi hàm , hay case đã train. Cảm ơn.

nếu muốn upload file pdf anh có thể add vào multipartFormData của request như sau:

multipartFormData.append(dataFilePDF, withName: "<key file name of API>", fileName: "file.pdf", mimeType: "application/pdf")

trong đó:

• dataFilePDF có kiểu dữ liệu Data của file anh cần upload ( có thể lấy data từ file bằng: try Data(contentsOf: fileURL.asURL()) )
• withName: chính là key (hay param) của file cần upload của API được định nghĩa trong fromData của API
• fileName: thì anh có thể đặt tên theo yêu cầu của specs nếu có. Còn thường thì em thấy server sẽ sửa lại tên chứ ít khi dùng tên mình cung cấp để lưu lắm.
• mineType với file PDF sẽ là "application/pdf" nhé (mineType cho các loại file khác anh có thể tham khảo ở đây nhé: https://www.freeformatter.com/mime-types-list.html)

Tương tự với cái loại file khác như .zip, .mp3, .... anh cũng sử dụng hàm trên để add file vào request nhé. Chỉ cần truyền đùng Data + withName + fileName + mineType là được

tối ưu trang này : mucinhanoi365.com được không ạ

khó hiểu quá bác ơi

thích

Bạn có chắc điều bạn đang nói không? vì sinh viên mới ra trường lấy đâu ra năng lực, và khi không có năng lực đi kèm với 1 profile xấu (như tôi) bị lưu trên blockchain nữa thì tàn đời chắc Thứ 2 là kết quả học tập chỉ có nhà trường được quyền ghi, sinh viên chỉ có quyền đọc. Vậy thì kể ra quyền sinh sát vẫn nằm trong tay tổ chức vận hành cái khối blockchain đấy chứ đâu. Những gì bạn nói ở trên mọi thứ đã có hướng giải quyết cả rồi, có hay không có blockchain thì thế giới này vẫn vậy

cảm ơn

Instead of deploying on shared hosting, I would suggest you to use cloud hosting, like Digitalocean or Linode. These infrastuctures are not that expensive and provides better performance than shared server. If you don't know how to setup these servers or manage them, then use tools, like Cloudways for launching and hosting laravel project on such servers. This platform provides laravel on server in one-click and all the servers are managed.

Unet được thiết kế giống như auto-encoder cũng gồm 2 phần encode và decode. Nhưng cái Unet phần decoder của nó còn được kết nối trực tiếp với phần encoder còn VAE thì không. Hơn nữa Unet với mục đích là classification từng pixel trong ảnh input còn VAE sẽ cho output gần giống với input nhất, thường cho các bài toán unsupervised learning.

Anh có thể bớt chút time sửa lại tiêu đề bài viết trong series phù hợp với nội dung bài viết không ạ. Tên giống nhau khó tìm đúng nội dùng. Anh có thể add và series cho dễ tìm bài không ạ.

Em cảm ơn. Bài viết rất có ích.

Chào bạn, khi bạn đã lưu mô hình, bạn có thể sử dụng lại mô hình bạn đã huấn luyện như sau:

# Save a model
model.save('my_model.tflearn')
# Load a model
model.load('my_model.tflearn')

@huukimit thank's u!!!

Trường hợp xử lý upload file, file pdf chẳng hạn thì xử lý như nào Bạn nhỉ?

Chào bạn, mình cũng đang tìm tòi học xử lý ảnh dùng CNN layers. Cho mình hỏi với, ví dụ như: " model.save('mymodel.tflearn') " là mình lưu lại mô hình đã được train, roài giờ mình muốn test một bộ data, thì mình sẽ làm như thế nào ạ? mà ko phải train lại từ đầu, vậy sẽ tốn thời gian. Và mình muốn show kết quả cụ thể, bằng hình ảnh, hoặc biểu đồ. Cảm ơn bạn nhiều. !

@vuongthai95 Vâng ạ

Bài viết hay lắm!

Hay quá

Part1 kia là dịch từ notes nào nhỉ, khóa này mình nhớ là dành chủ yếu cho computer vision mà ?