实验2

花果山猴子分类

第一步　创建模型

这个阶段的主要任务是选择平台类型，确定模型类型，配置模型基本信息（包括名称等），并记录希望模型实现的功能。

1）打开EasyDL平台主页，网址为https://ai.baidu.com/easydl/，如图2-23所示。

点击图2-23中的【立即使用】按钮，显示如图2-24所示的【选择模型类型】选择框。模型类型选择【图像分类】，进入【我的模型】，显示图2-25所示的操作台页面。

2）在图2-25中显示的操作台页面创建模型。

点击操作台页面中的【创建模型】按钮，显示如图2-26所示的页面，填写模型名称为“花果山猴子分类”，模型归属选择“个人”，填写联系方式、功能描述等信息，点击【完成】按钮，完成模型的创建。

3）模型创建成功后，就可以在【我的模型】中看到刚刚创建的模型“花果山猴子分类”，如图2-27所示。

第二步　准备数据

这个阶段的主要工作是根据图像分类的任务准备相应的数据集，并把数据集上传到平台，用来训练模型。

（1）准备数据集

首先扫描封底二维码下载压缩包，在【第2章-实验2】中找到训练模型所需的图像数据。对于猴子分类任务，我们准备了三种猴子的图像，分别为猕猴、蜂猴和眼镜猴。图片类型均为jpg，除此之外也支持png、bmp、jpeg图片类型。之后，需要将准备好的图片按照分类存放在不同的文件夹里，同时将所有文件夹压缩为.zip格式的文件包。

然后，需要将准备好的图像数据按照分类存放在不同的文件夹里，文件夹名称即为图像对应的类别标签（mihou、fenghou、yanjinghou）。此处要注意，图像类别名（即文件夹名称）只能包含字母、数字、下划线，不支持中文命名。

最后，将所有文件夹压缩，命名为monkeys.zip，压缩包的结构示意图如图2-28所示。

（2）上传数据集

点击图2-29所示的【EasyData数据服务】中的【数据总览】，点击【创建数据集】按钮，进入如图2-30所示的页面。在该页面中填写数据集名称，点击【完成】按钮，完成数据集的创建。点击图2-31中的【导入】按钮，进入图2-32所示的页面，在该页面中选择数据标注状态为【有标注信息】，导入方式选择【本地导入】，标注格式选择【以文件夹命名分类】并点击【上传压缩包】，选择monkeys.zip压缩包。

选择好压缩包后，点击【确认并返回】按钮，成功上传数据集。

（3）查看数据集

上传成功后，可以在【数据总览】中看到数据集的信息，如图2-33所示。数据集上传后，需要一段处理时间，大约几分钟后就可以看到数据集上传结果，如图2-34所示。

点击【查看与标注】，可以看到数据集的详细情况，如图2-35所示。

第三步　训练模型并校验结果

前两步已经创建好了一个图像分类模型，并且创建了数据集。本步骤的主要任务是用上传的数据一键训练模型，并且在模型训练完成后在线校验模型的效果。

（1）训练模型

数据上传成功后，在【训练模型】中，选择之前创建的图像分类模型，添加分类数据集，开始训练模型。训练时间与数据量有关，在训练过程中，可以设置训练完成的短信提醒并离开页面，如图2-36～图2-39所示。

（2）查看模型效果

模型训练完成后，在【我的模型】列表中可以看到模型的效果（如图2-40所示）以及详细的模型评估报告（如图2-41所示）。从模型训练的整体情况可以看出，该模型训练的效果是比较优异的。

（3）校验模型

我们可以在【校验模型】中对模型的效果进行校验。

首先，点击【启动模型校验服务】按钮，如图2-42所示，大约需要等待5分钟。

然后，准备一条图像数据，点击【点击添加图片】，如图2-43所示。

最后，使用训练好的模型对上传图像进行预测，如图2-44所示，结果显示图像属于猕猴。