Tabla de contenido
Compilación de proyectos de AWS
DeepLens
Cuando el dispositivo AWS DeepLens está registrado con y conectado a la nube de AWS, puede empezar
a crear un proyecto de AWS DeepLens en la nube de AWS e implementarlo en el dispositivo. Un proyecto
de AWS DeepLens es una aplicación de visión artificial basada en el aprendizaje profundo. Consta de un
modelo de aprendizaje profundo y una función Lambda para realizar una inferencia basada en el modelo.
Antes de crear un proyecto de AWS DeepLens, debe haber entrenado (o alguien más debe haber
entrenado) un modelo de aprendizaje profundo con uno de los
compatibles (p.
automático. Además, también debe haber creado y publicado una función de inferencia en AWS Lambda.
En este capítulo, aprenderá a entrenar un modelo de aprendizaje profundo para la visión informática en
SageMaker y a crear una función Lambda de inferencia para realizar inferencias e implementar otra lógica
de aplicación.
Para ayudarle a aprender a crear su proyecto de AWS DeepLens, puede acceder a un conjunto de
proyectos de muestra de AWS DeepLens. Puede utilizar los proyectos de muestra "tal cual" para aprender
patrones de programación para crear un proyecto de AWS DeepLens. También se pueden utilizar como
plantillas para ampliar la funcionalidad. En este capítulo, podrá obtener más información sobre estos
proyectos de muestra y también cómo utilizar uno para ejecutarlo en el dispositivo.
Temas
•
Marcos de Machine Learning admitidos por AWS DeepLens (p. 48)
•
Visualización de transmisiones de salida de AWS DeepLens (p. 55)
•
Trabajo con proyectos de muestra de AWS DeepLens (p. 63)
•
Trabajo con proyectos personalizados de AWS DeepLens (p. 84)
•
Tutoriales de creación de proyectos en AWS DeepLens (p. 94)
Marcos de Machine Learning admitidos por AWS
DeepLens
AWS DeepLens es compatible modelos de aprendizaje profundo entrenados con los marcos Apache
MXNet (incluida compatibilidad con la API Gluon), TensorFlow y Caffe. En esta sección se enumeran los
modelos y capas de modelado compatibles con AWS DeepLens para cada marco de trabajo.
Temas
•
Compatibilidad con modelos y capas Apache MXNet (p. 48)
•
Compatibilidad con modelos y capas TensorFlow (p. 50)
•
Compatibilidad de modelos y capas Caffe (p. 52)
Compatibilidad con modelos y capas Apache MXNet
AWS DeepLens es compatible con modelos de aprendizaje profundo Apache MXNet expuestos por la API
Gluon y con capas MXNet. En esta sección se enumeran los modelos y capas compatibles.
Temas
•
Modelos MXNet compatibles expuestos por la API Gluon (p. 49)
AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Marcos admitidos
48). El modelo se puede entrenar con SageMaker u otro entorno de aprendizaje
marcos de aprendizaje profundo
48
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Solución de problemas
