Routes 3D ResNets PyTorch video action-recognition workflows across training, inference, and data preparation.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
Use AutoKeras for Keras-based AutoML task APIs, custom AutoModel graphs, tuner search, and model export workflows.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Use this skill when a user asks how to operate AutoKeras: Keras-based AutoML for image, text, structured-data, custom search-space, tuner, and export workflows. This skill is self-contained; do not rely on the original repository checkout at runtime.
AutoKeras 3.0.0 uses Keras 3. Choose and install a Keras backend before importing Keras or AutoKeras. The repository's public install guidance and CI support a PyTorch backend path for ordinary CPU checks.
python -m pip install autokeras
python -m pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
KERAS_BACKEND=torch python -c "import keras, autokeras as ak; print(ak.__version__, keras.backend.backend())"
Run scripts/check_autokeras_env.py when setup, backend, import, or public API visibility is uncertain.
ImageClassifier, ImageRegressor, TextClassifier, TextRegressor, StructuredDataClassifier, and StructuredDataRegressor workflows, including data shapes and task-specific troubleshooting.AutoModel graphs, nodes, blocks, heads, multimodal inputs, multitask outputs, and graph/data ordering failures.max_trials, objectives, callbacks, search directories, overwrite, export_model(), and reloading saved .keras models.refresh-repo-skill.max_trials=1, epochs=1, small synthetic/local data, and an explicit scratch directory.KERAS_BACKEND before importing Keras or AutoKeras.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.
Routes 3D ResNets PyTorch video action-recognition workflows across training, inference, and data preparation.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
Guide 3DDFA Python inference, geometry rendering, training/evaluation, and optional C++ ONNX workflows for 3D dense face alignment.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
Routes 3DDFA_V2 face-alignment setup, still-image demos, video tracking, and ONNX benchmarking workflows.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
Operate AB3DMOT 3D multi-object tracking workflows for KITTI and nuScenes data, tracking, evaluation, and visualization.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
Use Hugging Face Accelerate for PyTorch training-loop migration, distributed launch/configuration, DeepSpeed/FSDP/TPU backend setup, big-model inference/offload, checkpointing, tracking, and troubleshooting.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
Route Acme reinforcement-learning framework tasks across core loops, replay/data, JAX agents, and TensorFlow/Sonnet agents.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.