Curso de TensorFlow #1: Entrena tu Propio Modelo Personalizado para Sitios Web con TensorFlow.js

no he terminado bien el curso de visión artificial y ahora este, gracias Santiago

para el reconocimiento facial que libreria es la mejor para cuando hay variaciones de luz?

Que curso tan genial muchas gracias

It's a beautiful work, keep it up. I did interesting work in the previous video clips in terms of distinctive techniques, but the projects must be linked to SQL instead of files to prove the beautiful effectiveness...etc.Thanks

😱😱

script para modificar el el archivo pipeline.config
import tensorflow as tf
from google.protobuf import text_format
from object_detection.protos import pipeline_pb2

num_classes = 2
batch_size = 8
total_steps = 5000
fine_tune_checkpoint= f"{project_path}/pre-trained-models/checkpoint/ckpt-0"
fine_tune_checkpoint_type = "detection"
label_map_path = f"{project_path}/annotations/label_map.pbtx"
train_input_path = f"{project_path}/annotations/train.tfrecord"
eval_input_path = f"{project_path}/annotations/test.tfrecord"

pipeline_path= f"{project_path}/pre-trained-models/pipeline.config"

pipeline_config = pipeline_pb2.TrainEvalPipelineConfig()
with tf.io.gfile.GFile(pipeline_path, 'r') as file_config:
text_config = file_config.read()
text_format.Merge(text_config, pipeline_config)


pipeline_config.train_input_reader.tf_record_input_reader.input_path[:] = []
pipeline_config.eval_input_reader[0].tf_record_input_reader.input_path[:] = []

pipeline_config.model.ssd.num_classes = num_classes
pipeline_config.train_config.batch_size = batch_size
pipeline_config.train_config.optimizer.momentum_optimizer.learning_rate.cosine_decay_learning_rate.total_steps = total_steps
pipeline_config.train_config.fine_tune_checkpoint = fine_tune_checkpoint
pipeline_config.train_config.fine_tune_checkpoint_type = fine_tune_checkpoint_type
pipeline_config.train_input_reader.label_map_path = label_map_path
pipeline_config.train_input_reader.tf_record_input_reader.input_path.append(train_input_path)
pipeline_config.eval_input_reader[0].label_map_path =label_map_path
pipeline_config.eval_input_reader[0].tf_record_input_reader.input_path.append(eval_input_path)

with tf.io.gfile.GFile(pipeline_path, 'wb') as file_config:
text_config_modify = text_format.MessageToString(pipeline_config, float_format='.6f')
file_config.write(text_config_modify)

Hola, como puedo descargar el google colab?, gracias

Hola santi, como estas? como accedemos los miembros a los recursos del curso, hay algun lugar en particular?

Tremendo curso que haces y gratuito muchas gracias. Uba pregunta qye camara usas para grabar tus videos?

Eres Totalmente un genio de la informática y los códigos. En verdad muchas pero muchas gracias por ese gran conocimiento y sobre todo que son super entendibles a diferencia de otros cursos x de programacion. Mil gracias Santiago 🎉❤😊

Por qué descargas los archivos y los vuelves a subir? Cuando pudieras moverlos?

Hola Santiago he estado viendo tus videos y son muy buenos me ayudaron con muchas cosas pero ahora este en particular me aparece error al momento de entrenar ( ImportError: cannot import name 'string_int_label_map_pb2' from 'object_detection.protos' (/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/object_detection/protos/__init__.py) ) y revisando el archivo __init__.py esta vacio 😅 como lo puedo solucionar?.
Un gran Saludo desde Ecuador

Donde consigo el cuaderno de colab?

Hola, excelente!! como descargo el cuaderno? muchas gracias

Cuanta ram debo tener disponible? tengo 50 gb en colab y se reinica el entorno

me hice miembre y no encuentro los cuadernos de google colab:(

Hola buenas, esos dataset vienen etiquetados?

Muy buenas, he estado siguiendo tus pasos del video pero al momento de entrenar el modelo y luego dónde hay que ocupar los tres scrips, me arrojan errores y no sé que hacer
Espero respondas
También, al instalar tensorflow hay una advertencia sobre que cuda ya no está en esa versión y tal

Gracias por tu contribución a este video. Creo que se gasta mucho tiempo del video en la creación y estructura de las carpetas en Google Colab. Tal vez, usando la conexión con Google Drive y teniendo ahí todo subido, será más rápido. Incluso puede servir para ejecutarlo en otro momento, ya que Google Colab elimina todo lo que tengas después de cierto tiempo. Lo digo como una posible mejora, en mi humilde opinión. Asi puedes dedicar más tiempo del video en otras cosas importantes del codigo.

Por otra parte, quiero darte las gracias por esta enorme contribución. Te felicito por tu dedicación y conocimientos al compartirlos en este video. De seguro llegarás muy lejos con este tipo de contribuciones. Nos ayuda muchísimo a quienes estamos empezando. Un abrazo, ojala sigas publicando más videos sobre esta increible tecnologia.

Import "tensorflow.compat.v2" could not be resolved

Buenos días! El curso está genial. Una pregunta, ¿todas las importanciones podrían hacerse con un PC, sin usar google colab? Gracias

como puedo descargar el google colab ya hice los pasos de las carpetas

Amigo, me pareció genial tu video...
Pero tengo un problema.
En Colab cuando se instala tensorflow-2.13.0
Lanza errores con el KERAS y su compatibilidad:
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
tensorflow-text 2.17.0 requires tensorflow<2.18,>=2.17.0, but you have tensorflow 2.13.0 which is incompatible.
tf-keras 2.17.0 requires tensorflow<2.18,>=2.17, but you have tensorflow 2.13.0 which is incompatible.
tf-models-official 2.17.0 requires tensorflow~=2.17.0, but you have tensorflow 2.13.0 which is incompatible.

Esto repercute al momento del test, salen errores en keras, por consiguiente al momento de hacer el entrenamiento...

Me podrían ayudar

no me deja descargar ningun modelo de tf2