6000万张人脸训练 2016 2017 What’s Next? 2018 自我演化的异构人工智能云 云原生的深度学习数据闭环 自进化深度学习系统 高度定制的 图片、特征仓库 深度学习 应用服务 场景相关业务 数据清洗-查询 深度学习训练平台 模型测试与验证 深度学习算法在产品应用中的挑战 • 深度学习算法也需要“深度”学习业务需求 - 处理特殊输入，如模糊、黑白照片 - 适配具有不同特征的数据源

7 可视化 在网络训练的过程中，通过 Web 端远程监控网络的训练进度，可视化网络的训练结 果，对于提高开发效率和实现远程监控是非常重要的。TensorFlow 提供了一个专门的可视 化工具，叫做 TensorBoard，它通过 TensorFlow 将监控数据写入到文件系统，并利用 Web 后端监控对应的文件目录，从而可以允许用户从远程查看网络的监控数据。 TensorBoard 的使用需要模型代码和浏览器相互配合。在使用 max_outputs=9, step=step) 运行模型程序，相应的数据将实时写入到指定文件目录中。 8.7.2 浏览器端 在运行程序时，监控数据被写入到指定文件目录中。如果要实时远程查看、可视化这 些数据，还需要借助于浏览器和 Web 后端。首先是打开 Web 后端，通过在 cmd 终端运行 tensorboard --logdir path 指定 Web 后端监控的文件目录 path，即可打开 Web 后端监控进 程，如图 8.2 所示： 图 8.2 启动 Web 服务器 此时打开浏览器，并输入网址 http://localhost:6006 (也可以通过 IP 地址远程访问，具体 端口号可能会变动，可查看命令提示) 即可监控网络训练进度。TensorBoard 可以同时显示 多条监控记录，在监控页面的左侧可以选择监控记录，如图 8.3 所示： 图 8.3

16.3.3 安装库以运行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 757 16.3.4 远程运行Jupyter笔记本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 757 16.3.5 关闭未使用的实例 ”→“Edit Keyboard Shortcuts”，可以根据你的首 选项编辑快捷键。 16.1.2 高级选项 除了本地编辑，还有两件事非常重要：以markdown格式编辑notebook和远程运行Jupyter。当我们想要在更 快的服务器上运行代码时，后者很重要。前者很重要，因为Jupyter原生的ipynb格式存储了大量辅助数据，这 些数据实际上并不特定于notebook中的内容， 插件。 在远程服务器上运行Jupyter Notebook 有时，你可能希望在远程服务器上运行Jupyter Notebook，并通过本地计算机上的浏览器访问它。如果本地 计算机上安装了Linux或MacOS（Windows也可以通过PuTTY等第三方软件支持此功能），则可以使用端口转 发： ssh myserver -L 8888:localhost:8888 以上是远程服务器mys

政治敏感人物识别， 直播， 视频等场景 Ø 上亿级别的人脸检索，秒级的检索速度从黑名 单，白名单数据库中返回目标人脸信息。 Ø 技术指标：优图人脸识别通过传统方法和深度 学习技术结合，以空间面孔墙和微众银行远程 核身为基础，在性能上达到LFW 99.80%。 Ø QQ，微云等： 非法设置领导人头像， 公众人 物， 明星等等他人肖像。 Ø 直播，游戏视频等， 非法植入领导人，政府国 际公众人物， 明星等等。

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