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对象存储_小米摄像头怎么云存储_企业级

来源:胜利云 发布时间:2021-06-09 17:26 标签:存储企业级怎么对象摄像头小米
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对象存储_小米摄像头怎么云存储_企业级

这是深入学习空间系列文章中的第一篇文章,以及如何使用SAP Leonardo ML基金会进行深入学习。这些文章将涵盖一个从数据准备到预测的深度学习项目的完整过程。

第一个是一个非常流行和最成功的深度学习应用:图像分类。

问题陈述:制作一个深度学习模型,将图像分为不同的类别。

数据集:任何图像分类数据集。在本文中,我们将使用著名的时尚MNIST数据集。这个数据集包含70000(60000次训练+10000次测试)衣服的图像,每个图像属于10个类别中的一个。您可以从这里获取数据集。解压缩时,您将发现火车.zip以及测试.zip. 十大类是:

技术堆栈:

让我们开始工作吧!主要步骤是:

数据准备

图像大小是28*28,它们已经很小了,所以我们不需要裁剪它们。另外,云呢拿,图像已经是黑白的了。

但是我们仍然应该做数据扩充,trustdata大数据,因为数据越多,深度学习的性能越好。

数据集的结构是:

–时尚_mnist.zip文件

– 火车.zip

-列车/

-列车.csv

– 测试.zip

-测试/

-测试.csv

列车文件夹有60000张图片,低价云服务器,测试文件夹有10000张图像。我们首先将这个数据集划分为训练(85%=51000个图像)和验证(15%=9000个图像)。此外,农业物联网,我们还将为train和validation文件夹中的10个类别中的每一个创建单独的子文件夹。目录结构应该是这样的:ω-训练- 0 - 1 -π……- 9 -π-验证-π- 0→1 -π……-9。我们先在本地系统上做这个,然后将其上传到SAP列奥纳多ML基金会。python代码(在解压数据的文件夹中运行代码):

此代码将生成两个名为train\u folders和validation\u folders的文件夹。这些文件夹应该包含10个文件夹,每个文件夹都有0个文件夹编号为0个文件夹,其中有文件夹名类的图像。胡:上传数据到SAP列奥纳多ML基金会:这将创建一个名为StatoMnMnScript的文件夹,并在SAP列奥纳多ML基金会中创建两个文件夹。我们将使用来自在imagenet数据集上训练的keras的预训练模型。我们的想法是重新训练像ResNet50或InceptionV3这样已经在imagenet数据集上训练过的预先训练的模型,并用我们的数据集对它们进行微调。这里,我不会详细介绍模型的微调,但是我们将看到如何在SAP列奥纳多ML基金会的代码中实现这一点。请注意,我们将使用keras的inception\u resnet\u v2模型。

让我们定义一些常量

图像数据生成器用于从训练文件夹生成图像,对学习模型应用增强和提要。在这里,我们定义了两个图像生成器,大数据的数据库,一个用于训练,另一个用于验证。在这里,我们将加载预先训练过的inception\u resnet\u v2,添加几个密集层和dropout层,并使用SGD optimizer进行编译。我们将保留所有的图层,除了添加的图层是不可训练的,因为他们已经预先训练过了。此函数返回已编译的模型。

同时,定义一些回调:检查点、提前停止和降低学习率。

是时候训练模型了。显示每个历元的训练日志。注意,epoch的数量只有3个,您可以增加它。少一点是因为以后我们会用更多的历元再次对所有的层进行微调。

现在,由于增加的密集层是用3个历元(或更少的时间取决于回调)来训练的,是时候用更小的学习率对整个模型进行微调了,所以我们解冻了整个模型。

现在,我们有了经过训练的模型,让我们将预测新图像的权重保存在同一个时尚列表文件夹中。

将上述所有训练代码另存为培训.py在当前目录的文件夹代码中。另外,按名称创建yaml文件_mnist.yaml公司当前目录中有以下内容:

现在,我们需要上传代码文件夹培训.py时尚_mnist.yaml公司以列奥纳多ML基金会为工作。一旦提交作业,它就开始运行,您还可以看到进程的日志。要上传,请在当前目录的命令提示符下运行:

对新图像进行预测

我们现在要做的就是加载保存的模型并开始预测,确保应用与对训练数据集相同的预处理步骤。但是首先,让我们从同一个地方下载测试数据(如果您还没有这样做的话)。这是一个zip文件,解压缩它会给你一个文件夹名测试。进行另一个文件夹测试,并将这个测试文件夹放在测试文件夹中(我们这样做是因为keras需要这样做才能进行预测)。上传测试文件夹到SAP列奥纳多ML基金会。创建新的python文件预测.py并在其中编写以下代码。运行此代码后,将生成一个最终文件,其中包含对所有名为提交.csv将在SAP列奥纳多ML基金会的StasmOnMNIST文件夹中生成。运行预测的过程与训练相同:3。上传预测作业:

4。你可以下载提交.csv也可以将文件发送到您的本地系统。

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