场景与准备

场景描述

本案例将详细为您介绍在华为云深度学习服务上,如何使用flowers数据集对预置模型ResNet_V1_50(该模型适用于图像分类场景)进行重训练得到新模型,并将新模型部署为在线的图像分类。预测服务完成服务部署后,您只需下载客户端工程向预测服务发起预测请求,即可得到待预测图像的预测结果(花卉名称)


本案例使用flowers数据集进行操作演练。flowers数据集共包含3670张花卉图片,分成5种花卉类型,分别是:daisy、dandelion、roses、sunflowers和tulips


数据集的下载请访问 准备数据


准备工作

在使用华为云深度学习服务之前,您需要完成如下准备工作:

  1. 1、注册华为云账号,并完成实名认证

  2. 2、获取访问密钥,并登录深度学习服务平台 如何获取访问密钥?

实践目标

通过本案例的实践学习,您将学习到:

  1. 1、对预置模型进行重训练

  2. 2、将模型部署为在线预测服务

  3. 3、使用客户端工程访问在线预测服务

实现方法

  1. 1、准备数据

    a. 下载flowers数据集

    b. 解压后,将数据上传至您的OBS桶

    c. 编写代码将数据集划分为训练集和验证集

  1. 2、训练模型

    a. 将预置模型ResNet_v1_50导入至您的OBS桶

    b. 使用ResNet_v1_50创建训练作业,获取新模型

    c. 再次创建训练作业,对新模型进行验证

  1. 3、部署模型

    a. 创建预测作业,将模型部署为在线预测服务

    b. 模型部署成功后,查看服务的IP、端口号和模型名称

  1. 4、访问预测服务

    a. 下载客户端代码工程

    b. 执行客户端代码脚本,发起预测请求

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