天翼云_阿里云服务器价格配置_超低折扣

2021-05-04 06:22

几个月前我被调到新加坡。从我在这里生活的第一天起,我就爱上了当地的美食。这真是太棒了——几十道菜,各种各样的饭菜,每个人都能找到他想要的。美食天堂如果你愿意…

但有一个问题…我不知道如何记住我刚吃完的那顿饭的名字。而且,大数据是,大数据分析网站,当我旅行的时候很难做出选择-不是每个美食广场都有英文菜单。

在我的一次旅行中,我有了一个想法-如果我有申请怎么办,从我刚从菜单上拿的照片上就能认出这顿饭。或者我手机内存中的照片。

请在阅读本文其余部分之前查看以下链接:

创建一个云铸造帐户安装Cloud Foundry命令行界面(CLI)使用REST客户端的图像分类API

例如,在下面的图片上你可以看到东南亚有名的汤——Laksa

希望你不饿,因为这不是今天最后一张美味的照片?

我们试着把这张图片上传到机器学习图像分类API上。

24%的人认为这是西兰花,22%的人认为这是清汤,20%的人认为这是汤……似乎模特在亚洲食物中也不够好。好吧,那我们需要训练一下。

让我们从小事做起,把重点放在汤上。我选了5种汤:

拉卡(东南亚)Tom Kha Gai(泰国)拉面(日本)Bakso(印度尼西亚)罗宋汤(乌克兰,以防我忘了它是什么样子)。

汤的更多照片:

对于模型,我们需要创建测试(10%)、培训(80%)和验证(10%)集。我在谷歌上搜索了很多,准备了每种汤的71张照片:

培训-56张照片测试-7张照片验证-7张照片尝试(尝试模型)–1张照片

数据集准备好了,我们需要ML实例。在云铸造驾驶舱,在导航侧栏上点击服务市场,并选择MLBaseBeta试用版Beta Suto在导航侧栏上点击实例,然后新实例损坏,无需PARAMS,实例名称-South-Suff-Type实例已经创建,为了从CLI发送命令,我们需要得到服务密钥。在导航侧栏上,物联网协议,单击服务键。创建服务键按钮,大数据,名汤键

实例准备就绪。上传数据集,训练模型并进行部署

打开终端,使用命令"cf login"登录云铸造

使用服务密钥中的参数配置实例

将测试、验证和训练数据集上传到云铸造

为训练作业准备简单的配置文件:

并触发作业,在未成功完成时检查。

最后,部署重新训练的模型

好的,模型已部署并准备就绪。现在,让我们用同样的图片来测试:

酷,超过78%。我使用了相对较小的数据集,服务器 云服务器,因此结果并不完美,但仍然很好。

分享到:
收藏
相关阅读