最受初學者歡迎的 5 個 TensorFlow 項目 [2022]

隨著機器學習不斷加強對行業和我們周圍世界的掌握，隨之出現了一種新趨勢——TensorFlow 的興起。 TensorFlow 由 Google Brain 團隊開發，是目前最流行的機器學習和深度學習框架之一。

TensorFlow 是一個基於 Python 的開源庫，專為數值計算和機器學習而設計。 它結合了最精選的機器學習和深度學習算法和模型。

TensorFlow 簡化了數據採集、模型訓練和服務預測的過程，同時還能微調未來的結果。 它使用 Python 創建一個方便的前端 API，用於使用它構建應用程序，同時在高性能 C++ 中執行這些應用程序。

由於 TensorFlow 加快了將 AI 和 ML 功能（包括計算機視覺、語音識別、NLP 等）整合到應用程序中，越來越多的公司正在採用 ML 框架。 SnapChat、AirBnB、Dropbox、Airbus 和 Uber 等業內知名企業在利用 TensorFlow 方面的成功故事正在推動其他人效仿他們的腳步。 TensorFlow 是用於機器學習的頂級 Python 庫之一。

TensorFlow 的日益普及正在推動數據科學愛好者使用該框架並為實際應用構建 TensorFlow 模型。

最有趣的 TensorFlow 項目

1.野眼

非法野生動植物貿易市場估計每年價值 70-2130 億美元。 這些非法貿易活動不僅損害了生態系統的平衡，而且還對世界各國的商業和旅遊業產生了不利影響。 WildEye 項目旨在控制野生動物販運和人類與野生動物之間的衝突。

這個基於 TensorFlow 的項目利用深度學習和物聯網 (IoT) 的最新技術來檢測並在每次檢測到任何此類非法活動時發出警報。 WildEye 系統部署在肯尼亞野生動物保護區的各個地方，用於監測和收集有關那裡繁衍生息的物種、它們的種群、活動和下落的數據。

雖然這將全面描繪那裡的野生動物和植物物種，但網絡攝像頭陷阱能夠近乎實時地分析保護區邊緣的圖像，是打擊偷獵的有效工具。

2. Farmaid：植物病害檢測機器人

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是的，你聽到的是對的！ Farmaid 是一個基於 TensorFlow 的機器學習機器人，它可以在溫室內自動駕駛並識別植物的疾病。 該項目從 Plantvillage.psu.edu 和 iita.org 的工作中汲取靈感，其想法是設計一種可以在農場環境中移動而不會損壞植物或土壤的自主機器人，並使用物體檢測識別病害作物或植物技術。

在傳統方法中，人類農民必須手動識別和標記病害種植園，這既費時又費力。 雖然有些手機可以幫助解決這個問題，但它們並不總是具備高效檢測的所有功能。 這是Farmaid可以解決的問題。

3.儀表女傭監視器

John Naulty 於 2016 年 9 月在TechCrunch Disrupt Hackathon上推出了 Meter Maid Monitor。Meter Maid Monitor 將 TensorFlow 圖像分類與 Raspberry Pi 運動檢測和速度測量相結合。 目標是創造一些可以幫助人們避免停車罰單的東西。

根據 John 的說法，有了 Meter Maid Monitor，“人們可以停放他們的汽車，因為他們知道會通過短信通知他們有經過的 Meter Maid。” 警報將開始在停車區分配給他們的兩小時停車時間限制。 Meter Maid Monitor 使用帶有攝像頭模塊的 Raspberry Pi 和 OpenCV 作為運動檢測器。

攝像頭監控流量並捕獲圖像，然後將它們上傳到 AWS，在那裡運行在 TensorFlow 上的 EC2 實例執行圖像識別。 該系統經過訓練可以識別 Meter Maid 車輛，並且每當圖像與 Meter Maid 匹配時，它會通過Twilio發送一條帶有圖像鏈接的消息。

4. 視線

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SIGHT 是一副為盲人設計的智能眼鏡，可以讓他們了解周圍發生的事情。 由 TensorFlow 和 Google Android Things 提供支持），SIGHT 具有三個核心組件 - Raspberry Pi 3（由 Android Things 支持）、一個攝像頭和一個按鈕。 當盲人按下 SIGHT 設備上的按鈕時，它會捕捉到他們面前場景的圖像。 然後使用 TensorFlow 分析該圖像，該 TensorFlow 檢測圖片中的對象並通過 SIGHT 語音助手幫助人們了解周圍環境。

整潔，對吧？

5.數獨求解器機器人

對於那些不知道數獨是什麼的人來說，這是一個計算機可以解決的數字難題，因為它們遵循簡單的數學規則。

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顧名思義，Sudoku Solver Bot 可以解決和填充數獨網格。 創建這個機器人背後的想法是構建一個可以分析數獨網格、找出拼圖缺失部分並填充網格的自治系統。

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Sudoku Solver Bot 的硬件由 Raspberry Pi 3 和一個攝像頭組成。 相機拍攝要解決的網格的照片。 然後使用 TensorFlow 圖像處理對圖像進行預處理。 每個網格都被分割以提取單個框，然後使用神經網絡通過圖像識別對其進行分析。

在流程結束時，機器人會提供網格的數字表示，可用於填補空白。 現在 Raspberry Pi 開始運作——它控制機器人的電機並幫助它填充數獨網格。

結論

TensorFlow 的易用性因素以及 AI 和 ML 功能的無縫結合使其適合用於模型構建實驗。 雖然我們只列出了五個基於 TensorFlow 的項目，但還有許多其他項目與這些項目一樣令人興奮。 世界各地的數據科學愛好者都在積極參與創建這樣的奇妙項目，這些項目可以在現實世界的場景中產生有意義的影響。

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