基于华为云ModelArts平台利用MobileNetV2算法实现5类花卉分类
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基于华为云ModelArts平台利用MobileNetV2算法实现5类花卉分类
实验介绍
本实验使用华为云ModelArts的预置算法MobileNetV2和AI Gallery的flowers-5-manifest图像数据集实现图像分类识别和在线推理。
实验目的
- 了解华为云ModelArts平台用于深度学习目标识别领域的基本解决方案。
- 熟悉平台在深度学习分类任务的训练和推理过程。
实验前提
- 注册华为云官方账号并登录ModelArts控制台。
- 下载OBS Browers+,注册账号并登录。
- 学习参考ModelArts平台的官方文档。(https://support.huaweicloud.com/)
实验环境
1、OBS文件配置
- 根据电脑操作系统下载安装OBS Browser+客户端。
- (https://support.huaweicloud.com/browsertg-obs/obs_03_1003.html)
- 打开OBS Browser+客户端,选择AK方式登录,提示输入账号名,Access Key Id 和Secret Access Key(我已填写)。账号名自定义,与华为云账号无关。 点击登录页面的 “获取Access Key”,自动跳转至华为云官网。
- 获取成功后,点击下载.csv文件至本地(妥善保管),打开CSV文件获取Access Key Id 和Secret Access Key。
- 复制两个值到登录页面对应位置,点击登录,登录成功可见下图,点击创建桶,区域选择为华北-北京四,名称自定义。
- 桶创建完成后,点击进入该桶创建4个文件夹(分别代表:数据集,日志,模型,输出的存放位置)。
2、数据集准备(采用平台提供的数据集)
- 登录华为云ModelArts平台(区域统一设置为北京4),进入AI Gallery模块。
- 搜索关键字flower,选择数据集,点击下载。
- 选择目标区域(设置为华北-北京四)。
- 选择目标位置为OBS上创立的数据集文件夹datasets。
- 确认信息后点击下载。
- 等待下载完成后,在OBS Browsers+中datasets文件夹下可见两个对应的文件夹。
- 在ModelArts平台的数据管理-数据集中可见下载的数据集,下载的数据集需要进一步切分才能使用。点击发布,设置训练集和测试集的比例为0.8,点击确认,等待处理完成。
3、预置网络准备(采用平台提供的算法)
- Al Gallery页面算法搜索 ”图像分类-MobileNet_v2“,点击选择。
- 点击订阅,订阅成功后点击进入控制台可见订阅的模型结构。
- 涉及区域选择处,统一设置为华北-北京四,点击确定。
实验步骤
- 选择订阅的MobileNetV2算法
- 选择8.0.0版本,点击创建训练作业,进行训练相关信息的确认。
- 选择v002版本(切分后)数据集。
- 选择模型输出位置为OBS上的output文件夹。
- 所有超参数不做设置,保持默认即可。
- 使用公共资源池,限时免费GPU(免费计算一小时后自动停止,此次实验能够正常训练至完成)和一个计算节点。
- 提交之后,自动跳转至ModelArts训练管理模块,查看作业训练状态。
- 等到作业状态为已完成时,点击作业名称可查看训练过程详情:例如训练输出日志,资源占用情况和综合评估结果。对此华为云官方还给出了模型调优建议,非常详细,可参考之。
模型推理
- 此时,模型训练完毕后,可通过ModelArts平台的模型管理模块将刚刚训练好的模型导入,导入后的模型可进行推理操作。
- 名称和版本号处采用默认设置,元模型来源处选择刚刚训练结束的作业名称,AI引擎将会自动更新,无需修改。其他设置均保持默认即可。
- 部署类型选择在线服务(推理过程:主动上传图片,输出分类结果和类别概率),点击立即创建,等待模型导入完毕。
- 等待模型导入成功,点击部署上线模块中的在线服务,点击部署。
- 名称保持默认即可,资源池选择公共资源池,模型选择刚导入的模型,计算节点选择【限时免费】,其他设置保持不变,确认无误后点击下一步,点击提交。
- 等待在线服务部署完成后,点击预测,点击上传,选择图片进行预测。
- 点击预测,输出结果,图左为预测图像,图右为预测类别和分类概率。
- 点击预测,输出结果,图左为预测图像,图右为预测类别和分类概率。
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