【云駐共創】-基于ModeArts的零代碼美食分類

最近參加了2021年華為云AI實戰訓練營，經過長時間的學習，終于進行到了ModelArts 的動手實驗環節，此前了解到，ModelArts 是面向開發者的一站式AI開發平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創建和部署模型，管理全周期AI工作流。下面就通過我近期做的一個圖像分類的實操，一起走進ModelArts AI 開發平臺。

在開始我們的實驗之前，我們需要先了解下，什么是圖像分類。圖像分類是計算機視覺中最基礎的任務，圖像分類任務是根據圖像的語義信息，判斷圖像中物體的類別，比如貓狗、嬰兒等等。圖像分類也是圖像檢測、物體分割、行為分析等其他高層次視覺任務的基礎。在多領域有著廣泛的應用。比如我們手機中，可以對手機拍攝的圖片進行分類，方便我們很快的找到自己需要的圖片，再比如我們可以通過手機拍攝圖片，通過分析圖片的信息，可以在線購買相關的物品，甚至在目前的醫學領域，圖像檢測也有了落地的應用。

在做智能訓練的時候，我們必須要有相關的數據來進行訓練，好的數據集直接影響后期模型的準確度。在圖像分類中，常見的開源數據集有：貓狗分類數據集、數字識別數據集、花卉識別用的數據集以及其它數據比較完整的數據集。下圖展示了圖像分類常見到的開源數據集

今天我們實操的通過ModelArts平臺，使用自動學習0代碼開發圖像分類AI模型。ModelArts平臺的自動學習依據開發者提供的標注數據及選擇的場景，無需任何代碼開發，自動生成滿足用戶精度要求的模型。可支持圖片分類、物體檢測、預測分析、聲音分類等場景?？筛鶕罱K部署環境和開發者需求的推理速度，自動調優并生成滿足要求的模型。

使用ModelArts自動學習開發AI模型無需編寫代碼，只需上傳數據、創建項目、完成數據標注、發布訓練、然后將訓練的模型部署上線。這里需要提一下的是，我們在ModelArts平臺上最多只能創建100個自動學習項目。具體流程請參見下圖

下面就開始我們愉快的實操，在跟隨我一起實操之前，請保證華為云賬號已通過實名認證，沒有欠費。

準備工作：

1、配置訪問授權。

①、登陸華為云后，在產品列表里找到ModelArts。如下圖

②、在左側導航欄單擊“全局配置”，進入“全局配置”頁面。單擊“訪問授權”。

在彈出的“訪問授權”窗口中，選擇需要授權的“用戶名”及其對應的“委托”（默認modelarts_agency即可），勾選“我已經詳細閱讀并同意《ModelArts服務聲明》”，然后單擊“同意授權”。

這里推薦大家點擊自動創建，一鍵授權完成。

2、準備數據，這里我們使用華為OBS來存儲我們的訓練數據。OBS可以簡單的理解為我們電腦的硬盤，不同的是，OBS可以在MoerlArts平臺上直接被調用。這樣大大方便了我們做訓練。這里需要提個概念，“桶”這個是OBS 里的術語，可以理解為電腦上的C\D盤。至少我是這么理解的。然后我們可以在里面創建不同的文件夾，來放置我們實驗用到的數據集。

做好以上的步驟，下面就開始進入正題，通過自動學習，三部創建AI 美食分類模型

具體到本文講的美食分類，具體的流程如下：

看這個圖，就問你們簡單不簡單，上傳好數據，標注好數據，剩下的就交給電腦就行了。

下面開始我們的一步步實操

1、將數據集保存到OBS

首先通過鏈接 進入AI Gallery 的數據集頁面，下載我們需要的數據集。

點擊下載，在彈出的對話框中，選擇我們要保存數據集的OBS.

這里要注意的，如果創建新的數據桶，會跳轉到OBS。根據提示，創建即可，這里還有一個注意點，選擇單AZ存儲

數據桶創建完成后，我們需要重新進入OBS目錄選擇才可以看到剛剛新建的OBS桶，選中數據桶，創建數據存放文件夾。

點擊下載，可以看到很快就完成數據集的下載

2、創建自動學習項目

依次設置好項目名稱（自定義）選擇數據集的位置（food）,訓練輸出（out）(新建文件夾)，依次確認、創建項目，完成項目的創建。創建完成之后，我們就進入到數據標注界面，點擊未標注，開始我們接下來的數據標注。

選擇要標注的圖片，然后在右側標注好信息，點擊確認。完成圖片的標注工作。

數據標注完成（耐心一些，這個工作是最費時的）

標注完成后，就開始訓練工作，點擊右上角的開始訓練

配置訓練參數，這里的比例0.8和0.2，當然0.7和0.3也可，意思就是把數據集隨機按照比例分成訓練和驗證的，最后得出一個模型。

注意計算規格要選免費的GPU ，勾選同意，然后下一步。

選擇提交

稍微等待一下我們就可以看到如下的完成界面

選擇部署，

勾選同意，點擊下一步

點擊提交后，進入到部署頁面，我們離最后的成功很近了。這里因為我們使用的是免費的資源，有些時候需要排隊，需要耐心等待一下。

稍事等待，看到下圖部署成功界面

依次點擊上傳、預測，我們就可以在右側看到相應的預測結果

至此，美食自動學習AI模型就創建成功了。歡迎各位小伙伴們一起來實操體驗。

本文整理自華為云社區內容共創活動：*2020年華為云AI實戰營圖像分類案例分享。

查看活動詳情：https ://bbs.huaweicloud.com/blogs/308924

AI 機器學習

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。