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如何零代码制作深度学习的趣味app(适合新手)
2022-07-29 05:19:00 【量化NPC】
如何零代码制作深度学习的趣味app(适合新手)
本文分为四个部分,将教大家如何零代码快速构建一个图片分类的app
- 准备训练数据
- 使用工具训练模型
- 使用demo并体验
- 如何发布应用并做优化?请参考下一篇文章。
深度学习的趣味app简单优化(适合新手)
文章目录
前言
随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,但是很多网上的学习资料都没有办法直接在移动端使用,原因就是移动端对于模型的大小非常敏感,同时性能也要达到同等的水平。对于刚入门的新手来说,工作量非常大。
因此,本文将介绍如何零代码构建移动端可用的深度学习示例,有任何问题也随时欢迎联系作者。
序言
大家可能都遇到过这样一个场景,看见可爱的猫猫从身边走过却不知道这个猫咪的品种,那么是不是可以做一个分类器去帮助我们进行鉴别猫咪的品种呢?
答案是肯定的,我们利用本文就可以快速零代码开发出一款猫咪分类器,看看效果,感觉还不错哦。
当然,根据调整数据集,可以训练出很多种分类器,比如汽车分类,垃圾分类,甚至宠物小精灵分类,只要有足够大的脑洞,利用此功能可以完成很多有意思的事情。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、注册开发者账号(6min)
1.进入华为开发者官网
https://developer.huawei.com/consumer/cn/,点击注册。
2.点击管理中心,注册个人开发者
使用个人银行卡认证比较快。
二、环境准备(依赖网络环境)
1.下载android studio
下载地址:https://developer.android.google.cn/studio/
2.安装工具HMS Toolkit
选择file->settings->plugin->搜索hms toolkit。安装并重启ide。
3.找到hms,选择coding assistant
4.跳出以下页面,选择允许。如未跳出以下页面需清理浏览器缓存
5.登录成功后,Android Studio 跳转如下
6.进入页面并配置python环境变量
点击AI,选择AI Create,选择image,若出现以下情况需配置python环境变量
下载链接如下:
https://www.python.org/downloads/release/python-375/
建议选择executable installer,比较方便。
!!!注意python版本必须为3.7.5
!!!安装请勾选ADD To PATH,可以免去自己配置环境变量的问题。
三、数据集构建(根据实际情况而定)
构建数据集很简单,如果想做猫咪品种分类的app,只要创建一个叫做cats的文件夹
!!! 注意目录中不要有中文,包含的图片可以是jpg,png,注意不要有gif。
里面包含想做分类的品种,如加菲猫,布偶猫,美短,英短,暹罗猫(5类)。
每一个文件夹下的图片如下。
数据集需要做数据清洗,要保证每张图片尽可能的清晰,并且不含有别的一些干扰因素,比如猫占图中的比例过小,混有其他品种的猫,人出现在画面中,光照过暗或者过曝等等,当然,本例中的图片训练集也会提供链接下载。
在此推荐大家使用一款叫做fatkun的图片批量下载软件。是chrome中的一款插件,非常简单好用。
四、训练模型并生成app
1. 导入数据集
当显示为check success以后,可以自行调整训练的代数和学习率
学习率可以调小一点,代数可以调高,但是要注意不要过拟合。训练结果的精度同时依赖数据集,学习率和训练代数。点击create model
2. 点击generate demo并保存
注意存放的工程目录不能有中文路径。
3. 运行demo
将训练好的demo使用android studio打开,等待gradle进行自行更新下载。
usb连接上已经打开开发者模式的手机,等待出现手机的名称并点击绿色按钮。
赶快体验一下~
至此你已经成功的构建了一个分类器,是不是很激动???
Q&A
- 这一步可能耗时较长,请耐心等待。
- 数据集的种类没有限制,可以自行添加种类或者删除种类,但是要保持种类大于两个。
- 如何发布应用并做优化?请参考下一篇文章。
深度学习的趣味app简单优化(适合新手) - app能够参加那些活动?
可以联系微信号:HMSMachineLearning
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