利用ModelArts进行垃圾识别&&手势识别
一、 华为云“云上先锋”·AI 学习赛BaseLine
创建obs桶和文件夹
选择单AZ储存,因为价格便宜
输入桶名称然后创建
点击桶名称进入桶,再点击对象并创建文件夹
Dataset——数据集,codes——存放代码,model_output——输出的模型文件
拷贝数据集和代码
打开网址https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dev-container
点击开发环境->Notebook
点击创建
公共镜像选择tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04,储存配置选择云硬盘EVS
下载安装OBSBrowser+,下载地址:https://support.huaweicloud.com/browsertg-obs/obs_03_1003.html
然后点击获取AccessKey,新增访问密钥
点击确定,并下载密钥文件
输入对应框并登录
在对应的文件夹上传文件
在 ModelArts 全局配置中配置访问授权
在ModelArts控制台,点击全局配置,添加授权,同意授权。
创建训练作业
首先点击算法管理,创建算法
AI引擎选择旧版的TF-1.13.1+Python3.6
代码目录选择codes/src/
启动文件选择代码目录下的run.py文件
创建算法
点击训练管理,训练作业,创建训练作业
训练输入选择train_data文件夹,输出训练选择model_output文件夹
并增加超参,deploy_script_path,值输入s3://桶名称/codes/src/deploy_scripts/
提交,等待训练成功
导入模型管理
点击AI应用管理->AI应用->创建AI应用
元类型来源选择从OBS选择,选择元类型,选择model_output文件夹,部署服务勾选在线服务,点击立即创建
等待导入和构建
构建成功之后,点击部署->在线服务
点击下一步然后提交
等待部署完成,体验效果
二、 手势识别
创建obs桶和文件夹(与前面相同)
将数据集和代码上传
创建训练作业
和前面步骤一样,不重复说明
创建AI应用
部署在线应用
功能测试
添加自己的独特手势,并重新进行3-5步骤。
测试自己的手势,Gun(手枪)
三、出现的问题和解决办法
网页端不能上传超过100个文件
解决办法:选择使用OBSBrowser+客户端,实验过程里有介绍创建作业时报错AttributeError:module tensorflow no attribute app
经过查阅资料得知是TF版本问题
解决方法:去算法页面将算法的AI引擎版本修改为TF-1.13.1+Python3.6
参考资料:https://blog.csdn.net/qq_24163555/article/details/102954704训练作业过程中报错某个链接404
解决办法:下载对应的文件,并上传至OBS,获取分享链接,并修改codes/models下的resnet50.py的第39行修改成自己的链接
直接将手势识别的图片导入垃圾分类的train_data目录下无法训练作业
经过比较,发现垃圾分类和手势识别的图片下的txt文件格式不对,批量处理起来有点麻烦
于是写了一个python文件,批量修改import os gesture_type = ['Background','Great','OK','Other','Rock','Yeah'] for file in os.listdir(path='.'): if 'txt' in file: name = file.split('.')[0] pic = [i for i in os.listdir(path='.') if name in i and 'txt' not in i][0] with open(file,'r') as f: gesture = f.read() result = pic+', '+str(gesture_type.index(gesture)) with open(file,'w') as f: f.write(result) print('Change Successfully!')
垃圾分类下txt文件格式为,图片名+规则rule的json文件key值
于是修改dataset的目录下garbage_classify_rule.json文件{ "0":"Background", "1":"Great", "2":"OK", "3":"Other", "4":"Rock", "5":"Yeah", "6":"Gun" }
并且,deploy_scripts/customize_service.py文件使用了相同规则
修改文件为手势识别的内容,然后部署上云即可
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