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【2020AI实战营】图像分类课后作业快速打卡指导

鱼塘里的小鱼 发表于 2020-05-19 18:36:28 05-19 18:36
鱼塘里的小鱼 发表于 2020-05-19 18:36:28 2020/05/19
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【摘要】 本文是基于完成课程1.3、1.4的同学的快速打卡指南。

本文是基于完成课程1.3、1.4的同学的快速打卡指南。


作业一:

  1. 首先点击(点此链接)下载新的数据集,并解压。


  2. 在控制台打开ModelArts,点击自动学习,打开1.3课程中创建的项目。


3.点击添加图片,分别导入foods_recognition_assi文件夹下train文件夹中灌汤包和柿子饼里的图片,点击确定

技巧:1.添加图片时,使用control+A全选图片;2.由于图片已经分好类,可以利用页面右上角的选择当前页快速进行标注。


4.点击右上角的(开始训练),将最大训练时长改为0.1,使用自动学习免费规格(GPU),点击确定,等待模型训练完成。


5.训练完成后,会看到一个新版本,点击部署。

选择增强计算型-自动学习(GPU),选择自动停止1小时后,点击确定,等待模型部署完成。


6.模型部署完成,点击上传文件,选择foods_recognition_assi文件下的test目录中的图片进行上传。

点击预测,查看结果,对另外3张图片也进行预测,至此完成作业1:

作业二:




  1. 在控制台打开ModelArts,点击训练管理,选择训练作业,打开在1.4中创建的项目。

2.点击修改

2.1修改learing_rate_strategy的值,如:20:0.002。

可参照说明书中的提示修改

2.2选择训练规格,点击确定

3.等待模型训练完成(大致在3分钟完成),运行成功后点击版本对比

可以查看模型的精确率和准确率




不断重复训练,直到结果满意,至此,作业二已完成。


训练过程有任何问题,欢迎评论区留言~




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