Відео

Bonjour, est-ce que cette méthode avec keras et tensorflow peut nous permettre de réaliser des transformations d'images ? Par exemple en mettant en entrée une image, et en sortie la même image mais avec un filtre appliqué dessus. Dans ce cas, est-ce que on peut appliquer le filtre crée, à une nouvelle image grâce à ce réseau ? Merci d'avance. (Votre vidéo est très bien expliquée, je vous remercie pour cela aussi)

merci beaucoup Thierry pour votre aide pour mon examen de MSI que je passe dans deux jours. Alizée, Eva, Lorette, Lucas, Michael :)) <3

dans le les_enemis.update(), python me dit qu'il manque un argument self jsp quoi mettre dedans

J en ai un le plus puissant

Comme quoi cette chaîne mérite vraiment son nom . Tout est simple et compréhensible 🙌🏿

Interressant comme méthode de com entre script.

Bjr, et merci d'avoir si vite proposé cette idée. Est-il possible d'envoyer plusieurs variables dans la même fonction émetteur et à quelle condition et idem pour le récepteur. L'émetteur et le récepteur étant dans des scriptes différents sur la même machine. Encore merci de ton aide si possible sur une partie python que je connais peu.

Quelle diférence avec une api ? Fastapi par exemple permet de faire la même chose avec python également

merci

Intéressant, merci pour la vidéo... Je cherchais à faire la même chose mais sans avoir à lancer un script de réception sur la machine distante au préalable. J'ai réussi en utilisant paramiko pour lancer un .bat sur la machine distante qui lançait le script. Je me posais la question s'il n'existait pas une méthode plus élégante.

Bonjour et merci pour la video, j'ai cependant un probleme, quand j.appuie les touche, il n'ya qu'une seule touche qui apparait a la fois et ce une seule fois, pas de possibilite de faire suivre chaque chiffre l'un apres l'autre.

super merci

l un de mes buts dans ls vie c'est de savoir comment la récursivité fonctionne

Bonjour, Merci pàour ces explications simples à assimiler. Où peut-on récupérer la video suivante (2/2)

Moi . Franchement j"ai rien compris ! Vous trouvez pas linux est compliqué paraport au windows ????

Bravo pour ces vidéos très claires, je m'abonne En tant que débutant en python, j'utilise vscodium, version libre de vs code Pour l'instant tout roule , j'ai même installer l'extension vscodevim, je me sens plus chez moi :)

Merci beaucoup pour ce tuto !

Définir pour nous un circuit intégré,antememoire et enfin un registre de même temps sur une photo

Merci pour cette présentation astucieuse . As-tu déjà présenté comment échanger les valeurs d'une variable entre 2 scripts python qui tournent en même temps et cela sans passer par un enregistrement txt sur carte SD?

Bonjour Monsieur le Professeur en Programmation Informatique, merci beaucoup pour les cours et les explications, je vous suis souvent depuis le Togo Ma question est savoir : Comment à partir de ce cours faire une facture ?

Bon contenu 👍 courage à vous

Usefull ! merci pour ça !

Trop fort bien que je galère bien pour tout comprendre, je ne connais que dalle au code, j'utilisais parshub, c'est la même chose qu'est-ce que vous faites ? Bref PS me permet de faire comme ici en scrap de tous les produits de toute la page, mais ce que je veux faire est un peu différent, je voudrais récupérer des produits sur différentes Marketplace puis les comparer, les prix, dans un Google sheet mets je ne suis pas sûr que les idées auxquelles j'ai pensé soit les meilleurs Est-ce que vous pourriez me dire ce que vous en pensez et comment est-ce que je pourrais faire

merci pour tes vidéos passionantes sur la récursivité, ça m'aide beaucoup pour la version récurrente et simple

Merci beaucoup! Simple et clair

Merci beaucoup pour cette vidéo, ça vraiment un moment que je cherche sur le sujet ❤

bonjour, j'ai un probleme avec le pygame.init me disant que init n'existe pas

Merci beaucoup pour cette vidéo, je vais pouvoir adapter de vieux projets en formats mobile. Super top!

Donc si je comprends bien (3jours que je m'intéresse à l'IA lol) le google Coral est une extension muni d'un NPU?

Après avoir entré le mot de passe, l’administrateur:invité de commande m’affiche erreur 5 s’est produite. Pouvez-vous m’aider ? Et merci pour les vidéos !

Quels pc intègrent le NPC au moment où l'on parle.

Comment creer la connexion entre une base de donnée et l'application pour l'echange des infos ?

claire, carré, professionnel

bonjour j'adore vraiment vos vidéo et j'ai une préoccupation. quand j'utilise le terminale sur vs code sa ne reconnait certains code. comment m'y prendre? qu'est ce que je dois faire?

Merci. Peut-être prévoir d'enregistrer la nature de l'erreur et le No de ligne où l'erreur est apparue. Encore merci pour vos vidéos.

suuuuuper 🤩

Merci !!

Tellement utile ! Quand les choses sont bien expliquées, tout paraît si simple. Merci

good explication , nice

Excellente presentation, merci 👍

bonjour est-ce que tu peux m'expliquer pourquoi est-ce que je devrais utiliser Python pour faire du SEO et de la retouche image en automatique

Merci

Merci pour la vidéo. Mais j'utilise spyder et je n'ai pas pip. Je ne sais pas comment installer pip. Donc je ne peux pas utiliser docx. C'est le problème avec nombre de logiciels : pour les installer c'est l'enfer. PS : J'ai réussi avec mon ancien ordinateur, mais avec le nouveau c'est difficile...

Super tuto merci

Super

Bonjour, vos cours sont vraiment très bien réalisés, accessibles, clairs et concis ! Bravo ! En suivant ce tutoriel, à l'execution de mon google colab, j'obtiens toutefois toujours cette erreur que je n'arrive pas à résoudre : " WARNING:tensorflow:5 out of the last 9 calls to <function TensorFlowTrainer.make_predict_function.<locals>.one_step_on_data_distributed at 0x7f117cd4f010> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has reduce_retracing=True option that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details. --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-9-a758c25876ac> in <cell line: 9>() 7 model = keras_cv.models.StableDiffusion(img_height=512, img_width=512, jit_compile=True) 8 ----> 9 images = model.text_to_image(prompt="Illustration of a steampunk vampire in a dark gothic castle under a full moon, highly detailed, vibrant", batch_size=1) 10 11 plt.imshow(images[0]) 8 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras_cv/src/models/stable_diffusion/stable_diffusion.py in text_to_image(self, prompt, negative_prompt, batch_size, num_steps, unconditional_guidance_scale, seed) 83 encoded_text = self.encode_text(prompt) 84 ---> 85 return self.generate_image( 86 encoded_text, 87 negative_prompt=negative_prompt, /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras_cv/src/models/stable_diffusion/stable_diffusion.py in generate_image(self, encoded_text, negative_prompt, batch_size, num_steps, unconditional_guidance_scale, diffusion_noise, seed) 226 latent_prev = latent # Set aside the previous latent vector 227 t_emb = self._get_timestep_embedding(timestep, batch_size) --> 228 unconditional_latent = self.diffusion_model.predict_on_batch( 229 { 230 "latent": latent, /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/backend/tensorflow/trainer.py in predict_on_batch(self, x) 569 def predict_on_batch(self, x): 570 self.make_predict_function() --> 571 batch_outputs = self.predict_function([(x,)]) 572 batch_outputs = tree.map_structure( 573 convert_to_np_if_not_ragged, batch_outputs /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tensorflow/python/util/traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 151 except Exception as e: 152 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) --> 153 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 154 finally: 155 del filtered_tb /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/backend/tensorflow/trainer.py in one_step_on_data_distributed(data) 206 def one_step_on_data_distributed(data): 207 data = data[0] --> 208 outputs = self.distribute_strategy.run( 209 one_step_on_data, args=(data,) 210 ) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/backend/tensorflow/trainer.py in one_step_on_data(data) 196 def one_step_on_data(data): 197 """Runs a predict test step on a batch of data.""" --> 198 return self.predict_step(data) 199 200 if not self.run_eagerly and self.jit_compile: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/backend/tensorflow/trainer.py in predict_step(self, data) 94 x, _, _ = data_adapter_utils.unpack_x_y_sample_weight(data) 95 if self._call_has_training_arg: ---> 96 y_pred = self(x, training=False) 97 else: 98 y_pred = self(x) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 120 # To get the full stack trace, call: 121 # `keras.config.disable_traceback_filtering()` --> 122 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 123 finally: 124 del filtered_tb /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/models/functional.py in _adjust_input_rank(self, flat_inputs) 242 adjusted.append(ops.expand_dims(x, axis=-1)) 243 continue --> 244 raise ValueError( 245 f"Invalid input shape for input {x}. Expected shape " 246 f"{ref_shape}, but input has incompatible shape {x.shape}" ValueError: Exception encountered when calling DiffusionModel.call(). Invalid input shape for input Tensor("data_2:0", shape=(1, 77, 768), dtype=float32). Expected shape (None, 64, 64, 4), but input has incompatible shape (1, 77, 768) Arguments received by DiffusionModel.call(): • inputs={'latent': 'tf.Tensor(shape=(1, 64, 64, 4), dtype=float32)', 'timestep_embedding': 'tf.Tensor(shape=(1, 320), dtype=float32)', 'context': 'tf.Tensor(shape=(1, 77, 768), dtype=float32)'} • training=False • mask={'latent': 'None', 'timestep_embedding': 'None', 'context': 'None'} " La résolution d'image de 512 par 512 est pourtant commune avec Stable Diffusion. Auriez vous une idée de l'origine / solution du problème ? Le script saisi qui est a priori identique au votre au prompt prêt : " from tensorflow import keras import keras_cv from google.colab import drive import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image model = keras_cv.models.StableDiffusion(img_height=512, img_width=512, jit_compile=True) images = model.text_to_image(prompt="Illustration of a steampunk vampire in a dark gothic castle under a full moon, highly detailed, vibrant", batch_size=1) plt.imshow(images[0]) plt.axis("off") drive_mount("/content/drive/") Image.fromarray(images[0]).save("/content/drive/My drive/img/ai/text.png") "

Incroyable comme d'habitude ❤❤❤

Merci encore pour ton travail toujours clair, abordable et concis.

Franchement superbe tuto je te remercie ! J'ai juste une petite question, je n'ai pas tout compris concernant la partie IOS. Serait-il possible de le réexpliquer stp ? J'aimerai en effet développer l'application pour mon usage personnel sous Ipad (IOS). Merci ^^

Merci beaucoup pour les explications ! 😄