矩池云 Jupyter DEMO 运行教程

零基础快速上手,即刻体验机器学习的神奇

1. 注册登录

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注册

2. 租赁机器

登陆后,点击导航栏中的主机市场,在主机市场中挑选一台机器,点击”我要租赁”按钮,选择图像识别 DEMO 镜像,下单。
选择镜像

3. 运行Jupyter

下单后页面会自动跳转至主机列表,机器开始启动,请耐心等待机器运行。
租用成功
运行后,会出现 SSH 和 HTTP 的 URL,您可使用 SSH 访问,或在浏览器中访问该 HTTP 的 URL,进入 JupyterLab。
打开

4. 打开 train.ipynb 文件并运行

打开 dogs_and_cats_demo1 文件夹,点击 train.ipynb 文件。该训练使用了 Inception v3 模型对图像进行分类训练,图像数据集已经在 dataset 文件夹中,您可点击运行按钮,依次运行代码块。
运行
点击运行按钮后,光标会自动跳转到下一个代码块,此时请留意前一代码块是否已经运行完成。运行完成的标志是代码块前方不再展示"*",数字。请耐心等待运行完成。
运行
请您务必等待代码块输出完毕,即没有更多输出以后,再执行下一代码块。
运行
如图所示,模型正在运行中,当输出内容不再增多时,代表该代码块运行完成。可再次点击运行按钮。
您也可以选择 Kernel-Run All,一次性运行所有代码块,此时页面会默认跳到最后一个代码块的输出位置,耐心等待代码块依次执行即可,输出结果会在每个代码块的下方。
运行
运行
重启即可

5. 训练结果

最后一个代码块,我们使用了 test_img1.jpg 作为验证图片,查看模型对于该图片的分类结果。
分类结果为,The picture is a dog. / The picture is a cat. / The picture is neither a cat nor a dog.
结果
我们总共为您准备了3张验证图片,您也可以自行上传图片,查看模型对于新图片的分类结果。

6. 上传图片

如果您想上传自己的图片进行识别,可点击左上角上传按钮,上传图片。
上传
在出现的文件上传框中,您可以上传所选图片到当前目录。
然后回到 train.ipynb 文件,将 image_path 替换为您自己的图片名称。
上传
再次点击运行即可。

7. 训练其他类型的图片

如果您想训练其他类型的图片,比如花卉、鸟类等,您可以按照文件夹结构,在 dataset 里的测试集和训练集下,新建文件夹,命名为类型名称,例如 Flower,并将花卉的图片放入 Flower 文件夹中。
参考数据源:

8. 释放机器

训练完成后,请及时释放机器,以节省费用。
回到矩池云的主机列表,点击停止并释放按钮,确认后就会停止计费。
释放后会告知您本次使用时长和消费金额,您可在消费账单中查看使用明细。
释放
释放