百度AI开放平台学习——EasyDL经典版-图像分类模型训练与验证

前言

EasyDL是百度的一个在线机器学习训练与验证的平台。有三个不同的版本，这次我们使用的是经典版。主要任务是识别鬼灭之刃的炭治郎

这次使用的是EasyDL平台的图像分类 https://ai.baidu.com/easydl/app/overview/

创建模型

首先进入图形分类的界面，点击左侧的模型中心——>创建模型

按要求输入信息，标记星号的为必填项。填好后点击创建。这样模型就创建成功了

创建数据集

还是左侧的数据中心——>创建数据集

填写信息，还要上传图片或者压缩包等完成创建。
这一步是需要自己把需要训练的图片上传到百度的数据集中，数据集可以事先标注，也可以不实现标注。我上传的未标注的图片，图片至少四张。

数据集就是让机器来学习的数据，好比在高考时候，平时做的卷子就是数据集，提供给你训练。摸底考试时候，试卷就是验证集了，验证你的训练情况。而高考，就是测试集了，测试训练的效果。

标注数据集

点击数据中心左侧的标注数据集，我们现在进行数据的标注。

首先要在右侧添加数据标签，我这边两个标签是tameimei和tan，用来区分他妹妹和炭治郎。接下来只要在平台上显示图片时，在右侧点击标签就可以了。后期的模型测试，标签的匹配程度就是模型训练的效果体现。

训练模型

如下图，在模型中心点击训练模型开始模型的训练，模型的训练需要时间。也可以在训练模型的界面里有短信通知，训练完成后，百度会发短信通知到你注册的手机号。这一点很nice，能够及时通知模型训练的结果。

校验模型

模型训练成功后，我们就可以开始校验了

点击启动模型，稍微等待一会就可以

启动后是这样的

上传图片验证

接下来就是图片验证了，一个模型预测的好不好，试试才知道

从图片可以看出，训练的精度是很高的，主角是92%的精确度，效果符合预期。

整个流程下来，没有一行代码。十分适合零基础的小白来体验AI的技术，或者用于大学生使用api集成到毕业设计或者学校项目中，企业使用也十分推荐。总体上来讲，值得尝试。

文章来源: blog.csdn.net，作者：沧夜2021，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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