Modèle dessin gs

Les modèles 3D de Samtec sont exacts au meilleur de nos connaissances et sont fournis en nature informationnelle. Toutefois, en raison du progrès technique, les produits peuvent être modifiés sans préavis. Veuillez faire référence à l`impression du produit pour obtenir les informations les plus récentes et actualisées pour ce produit. Enfin, nous devons ajouter une perte, une opération de formation, et des prédictions pour créer le ModelFn: alternativement, vous pouvez télécharger les données originales dans le format ndjson à partir du Cloud Google et de le convertir en fichiers TFRecord contenant TFExamples vous-même comme décrit dans la prochaine Section. . Le complet Quick, Draw! jeu de données est disponible sur Google Cloud Storage en tant que fichiers ndjson séparés par catégorie. Vous pouvez parcourir la liste des fichiers dans la console Cloud. Nous faisons les données que nous utilisons dans ce didacticiel disponible en tant que fichiers TFRecord contenant TFExamples. Vous pouvez télécharger les données à partir d`ici: http://download.tensorflow.org/data/quickdraw_tutorial_dataset_v1.tar.gz (~ 1GB). Nous avons simplifié les vecteurs, supprimé les informations de minutage, et positionné et mis à l`échelle les données dans une région 256×256. Les données sont exportées au format ndjson avec les mêmes métadonnées que le format RAW.

Le processus de simplification a été: nous avons également fourni les données complètes pour chaque catégorie, si vous voulez utiliser plus de 70K exemples de formation. Ceux-ci sont stockés avec les extensions. Full. NPZ. Les utilisateurs peuvent accéder à la bibliothèque 3D via Internet et télécharger les modèles 3D et les assemblages dans un format CAD approprié 24/7 dans le monde entier. Le service est gratuit pour tous et la visite du site ne nécessite pas d`inscription. Il existe un exemple dans exemples/NodeJS/Simplified-parser. js montrant comment lire les fichiers ndjson dans NodeJS. En outre, le document examples/NodeJS/ndjson. MD détaille un ensemble d`outils de ligne de commande qui peuvent aider à explorer les sous-ensembles de ces fichiers assez volumineux.

Pour plus d`informations ou questions, veuillez contacter 3dlibrary. Le jeu de données est disponible sur Google Cloud Storage en tant que fichiers ndjson séparés par catégorie. Consultez la liste des fichiers dans la console Cloud ou en savoir plus sur l`accès aux jeux de données publics à l`aide d`autres méthodes. Par exemple, pour télécharger facilement tous les dessins simplifiés, une façon est d`exécuter la commande gsutil-m CP GS://quickdraw_dataset/Full/Simplified/*. ndjson. Passez la sortie des circonvolutions dans une série de couches LSTM bidirectionnelles dans _ add_rnn_layers. À la fin de cela, les sorties pour chaque pas de temps sont additionnées pour avoir une incorporation de longueur fixe et compacte de l`entrée. Dans ce didacticiel, nous allons vous montrer comment créer un module de reconnaissance RNN pour ce problème. Le modèle utilisera une combinaison de couches convolutionnelles, de couches LSTM et d`une couche de sortie SoftMax pour classer les dessins: cela stockera les données dans 10 partitions de fichiers TFRecord avec 10000 éléments par classe pour les données d`apprentissage et 1000 éléments par classe en tant que données Eval.

Les dessins et métadonnées simplifiés sont également disponibles dans un format binaire personnalisé pour une compression et un chargement efficaces. Puisque nous voulons que les données soient mélangées pour l`écriture, nous lisons de chacun des fichiers de catégorie dans l`ordre aléatoire et écrivons à une partition aléatoire. Nous avons prétraité et divisé le jeu de données en différents fichiers et formats pour le rendre plus rapide et plus facile à télécharger et à explorer. L`entrée est une séquence où chaque point a la dimensionnalité 3. Nous allons utiliser des circonvolutions 1D où nous traitons les 3 entités en entrée comme des canaux. Cela signifie que l`entrée est un tenseur [batch_size, Length, 3] et que la sortie sera un tenseur [batch_size, Length, number_of_filters]. PARTcommunity fournit une base de données CAO en ligne et hors ligne pour tous les produits ACE. Vous aurez besoin d`un mot de passe et d`une connexion pour accéder à PART Community.