中堂镇仿做网站,软文编辑器,全民消防平台小程序,app开发大概费用多少钱引言#xff1a;本文介绍利用华为ModelArts进行深度学习的图像分类任务#xff0c;不用一行代码。今年8月9日#xff0c;在华为史上规模最大的开发者大会上#xff0c;华为正式发布全球首个基于微内核的全场景分布式OS——鸿蒙操作系统(HarmonyOS)。但你知道吗#xff1f;…引言本文介绍利用华为ModelArts进行深度学习的图像分类任务不用一行代码。今年8月9日在华为史上规模最大的开发者大会上华为正式发布全球首个基于微内核的全场景分布式OS——鸿蒙操作系统(HarmonyOS)。但你知道吗除了鸿蒙华为还有一款好用的不能再好用的深度学习神器ModelArts。甚至不用编程就能完成图像分类的任务。比如下面用自动学习方法基于花卉数据集快速构建花卉识别应用,而且不用编写一行代码。服务配置如果是第一次使用ModelArts服务在使用之前需要给服务添加访问密钥授权作业能够访问华为云存储OBS若没有添加访问密钥则无法创建作业。具体操作步骤如下1. 生成访问密钥在用户基本信息管理我的凭证页面新增访问密钥创建后密钥会下载到本地。2. 设置ModelArts全局配置在ModelArts服务页面添加访问密钥以授权访问OBS使用ModelArts各项功能。1. 生成访问密钥登陆华为云控制台访问账号中心用户新增访问密钥并下载到本地保存操作步骤如下步骤 1 通过华为云账号访问华为云控制台点击控制台右上角用户账号信息跳转到用户中心。请参考图1。图1 用户中心页面步骤 2 在用户中心基本信息页面点击管理我的凭证跳转到我的凭证页面。请参考图2。图2 我的凭证页面步骤 3 在我的凭证页面切换到管理访问密钥页签执行新建访问密钥操作输入登陆密码和短信验证码后密钥会自动生成并下载到本地文件名为credentials.csv。请参考图3。图3 新增访问密钥2. 设置ModelArts全局配置登陆ModelArts服务控制台在全局配置中设置全局访问密钥具体操作步骤如下步骤 1 登陆ModelArts服务页面通过左侧导航栏进入到全局配置页面。请参考图4。图4 全局配置界面步骤 2 执行添加访问密钥操作输入credentials.csv文件中的Access Key和Secret Access Key信息执行确定操作完成全局密钥的设置。请参考图5。图5 添加访问密钥使用自动学习构建花卉识别应用这章介绍如何标注花卉数据、并进行模型训练和部署以下是操作步骤。1. 创建图像分类项目步骤 1 创建一个OBS桶本案例中将桶命名为ai-course-001同时在创建的OBS桶下创建文件夹/automl/flowers。创建OBS桶和文件夹参考文档https://support.huaweicloud.com/qs-obs/obs_qs_0001.html 。步骤 2 进入ModelArts管理控制台界面。单击左侧导航栏的自动学习进入自动学习界面。请参考图7。图7 自动学习界面步骤 3 点击图像分类创建项目按钮创建自动学习图像分类项目自定义项目名称(本例输入exeML-flowers)训练数据选择OBS路径/ai-course-001/automl/flowers/(flowers目录是一个空目录即可)点击创建项目完成图像分类项目创建。请参考图8。图8 创建项目2. 下载数据集点击此处下载数据集压缩包至本地。3. 图片标注步骤 1 准备数据集。找到本地下载好的数据集压缩包然后解压。数据集文件夹名称是flowers_recognition训练集位于flowers_recognitionrain目录下共4个花卉类别每个类别10张图片。测试集位于flowers_recognitionest目录下。该数据集包含的花朵及其类别如下图所示步骤 2 页面会自动跳转到数据标注界面。点击下图中的添加图片按钮添加本地的训练集。图9 添加图片步骤 3 标注图片给图片打标签。进入未标注页面。批量选中相同类别的图片然后选择标签(如果标签不存在需要手动输入)最后点击确定按钮。如下图所示(如果对操作流程不熟悉可以查看右上角的操作指导)图10 选择标签全部标签中列举了所有的标签以及每个标签下的图片数量见图10 选择标签。步骤 4 校验图片标签。完成所有图片标注后进入已标注页面。如果每个类不是10张图片说明标注有误可以在已标注页面修改标签。如果标注正确可以跳过此步骤。点击图片右下角按钮可以查看图片的标签如下图所示如果发现标签不正确可以选中图片重新选择标签。4. 模型训练在数据标注界面中首先设置训练时长为0.1(减小训练时长的同时可能会降低模型精度)然后点击开始训练按钮即可开始训练。如下图所示5. 模型部署在模型训练页面等待训练完成(不超过6分钟)训练完成后可以查看模型的精度点击部署按钮将模型部署为一个在线服务6. 服务测试在部署上线页面等待服务部署成功。部署成功后点击上传本地图片按钮上传一张本地的测试图片(从测试集中选取)。如下图所示点击预测按钮进行预测可以看到预测结果7. 关闭服务在部署上线页面点击停止按钮停止在线服务至此花卉识别应用实验完成。结束语谢谢大家的阅读。作为一个具有10多年互联网大数据的技术开发者。近十年工作主要在从事大数据架构工作涉及人工智能开发。有兴趣的同学可以关注v信公众号python_dada来关注我的知识输出。
