Librerías a importar durante fase de entrenamiento
Clase 17 de 33 • Curso Profesional de Computer Vision con TensorFlow
Contenido del curso
Dimensionamiento de proyecto de visión computarizada
Obtención y procesamiento de los datos
- 10

Obtención de datos para tu proyecto
07:36 min - 11

Limpieza de la base de datos
03:19 min - 12

Distribución de datos en entrenamiento y testeo
14:37 min - 13

Etiquetado de los datos de test
15:09 min - 14

Etiquetado de los datos de train
03:35 min - 15

Transforma tu base de datos a TFRecord
16:07 min - 16

Transformar CSV a TFRecord
11:23 min
Entrena, testea y optimiza tus modelos
- 17

Librerías a importar durante fase de entrenamiento
Viendo ahora - 18

Fase de entrenamiento del modelo
14:02 min - 19

Balanceo de imágenes y data augmentation
15:54 min - 20

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard
14:10 min - 21

Validación de modelo en un entorno de ejecución
17:12 min - 22

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados
02:57 min - 23

Seguimiento de centroides con OpenCV
12:42 min - 24

Configuración de los centroides con OpenCV
09:54 min - 25

Algoritmo de dirección y conteo con OpenCV
14:57 min - 26

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps
05:55 min
Producto con visión computarizada en producción
Siguientes pasos en inteligencia artificial
Hola, en esta clase conocerás las librerías a importar en tu notebook para la fase de entrenamiento.
Durante la clase siguiente tendrás que crear una nueva notebook e instalar diferentes librerías. En la clase verás que se instalas las siguientes.
⚠ Por temas de versiones de TensorFlow es importante que NO instales las librerías como aparece en la clase siguiente. Ya que con la nueva versión de TensorFlow 2.8 en adelante es posible que tu proyecto no funcione de la manera esperada.
Dentro de la notebook instala las librerías de la siguiente manera:
import os import pandas as pd import json import pickle import zipfile import shutil # Instalamos los paquetes necesarios para que funcione desde la Colab !pip install avro-python3 !pip install !pip install tf_slim==1.1.0 !pip install tf-models-official==2.7.0 !pip install lvis !pip install tensorflow_io==0.23.1 !pip install keras==2.7.0 !pip install opencv-python-headless==4.5.2.52
Después de ello sigue desarrollando tu notebook como aparece en las clases del curso.
Te veo en la siguiente clase para iniciar con ello.