大话深度学习:B站Up主麦叔教你零代码实现图像分类神经网络
2020-07-13 本文已影响0人
华为云开发者联盟
之前,我在B站发布了“大话神经网络,10行代码不调包,听不懂你打我!”的视频后,因为简单易懂受到了很多小伙伴的喜欢!

但也有小伙伴直呼不够过瘾,因为大话神经网络只有4个神经元。
也有小伙伴问不写代码,是否可以做人工智能。应对这两个问题,我录制了新的视频,来实现一套基于CNN的图片分类的神经网络!
华为云视频:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102831
在视频中,我们先是运行一套基于tensorflow的代码,让大家体验原汁原味从数据准备,训练,和使用模型的过程。相关的tensorflow代码,资源的下载都可以在我的github上获得:https://github.com/maishucode/tensorflow-image-detection
然后我会详细讲解如何利用华为云ModelArts,零代码轻松实现一个图片分类网络,并且可以发布出去给你的朋友使用。
看不了视频的也可以看下面的图文教程:
1、在华为云的对象存储服务(OBS)中创建一个桶
选择区域,输入桶名称,其他选项按需调整,这里我们先都用默认值
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
2、桶创建完后,我们在桶里新建几个文件夹
目录结构如下,train用来放我们的训练数据,out用来放我们的训练结果
maishu
└── food-img
├── out
└── train
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3、我们把训练数据上传到train目录下,训练数据可以在上方的github链接里获取

4、回到ModelArts,选择创建数据集

输入名称,数据集输入位置和数据集输出位置选我们刚刚在OBS中创建好的目录

5、 数据集准备好之后,我们可以创建一个图片分类的项目

输入项目名称,数据集选择“已有数据集”,选择刚才创建的数据集

6、项目创建好之后就可以开始训练了

点击开始训练,训练设置我们用默认的参数就好,点击确定

任务创建成功,稍微等待一会
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训练完成,点击部署
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默认1小时后自动停止
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7、 部署上线之后测试一下我们的模型
可以上传一张图片点击预测,右侧会出现预测结果,可以看到模型成功预测了我们下面这张图片。
同时我们也可以通过一个URL接口来调用我们的模型

以上,祝大家学习快乐!