基于华为云深度学习服务平台实现常用物品的自动识别
任务执行流程:1)准备数据 2)训练模型 3)部署模型 4)访问预测服务
1)准备数据
将准备好的数据集上传至OBS桶中,并编写代码将数据集划分为训练集和验证集,代码如下:
from moxing.tensorflow.datasets.raw.raw_dataset import
split_image_classification_dataset
split_image_classification_dataset(
split_spec={'train': 0.9, 'eval': 0.1},
src_dir='s3://hc-demo-2018/data/train',
dst_dir='s3://hc-demo-2018/data/train_eval',
overwrite=False)
2) 训练模型
训练模型
将预置模型 RestNet_v1_50 导入至您的 OBS 桶中,并使用 RestNet_v1_50 创建训练作业,
以获得新模型。
步骤 1 将预置模型 RestNet_v1_50 导入至您的 OBS 桶中。
步骤 2 从 RestNet_v1_50 预置模型启动模型训练。
步骤 3 创建 TensorBoard 作业,使用 TensorBoard 查看模型训练。
3) 部署模型
创建预测作业,将模型部署为在线预测服务。
4) 访问预测服务
步骤 1 打开预测作业,获取服务地址。
步骤 2 获取公有云认证 IAM Token
步骤 3 启动预测,通过 Postman 工具预测本地磁盘的图片,获得预测结果
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