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默认值为True。 Saturation 色度饱和度增强,对图片的HSV中的H和S空间做线性的变化,改变图片的色度和饱和度。 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Scale 图片缩放,将图片的长或宽随机缩放到一定倍数。 scaleXY:缩放方向,X为水平,Y为垂直。默认值为X
tB4进行训练报错:TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致(即一个图片用了1个以上的标签)。 处理方法 使用单标签分类的数据集进行训练。 父主题: 数据集问题导致训练失败
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3 4 5 6 from
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自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务,您可以添加图片或代码进行服务测试,也可以使用URL接口调用。 部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
JupyterLab是一个交互式的开发环境,可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说,JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Not
类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
上传预测图片 单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
上传预测图片 单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景,适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
ModelArts Standard推理服务访问公网方案 本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景,如: 输入图片,先进行公网OCR服务调用,然后进行NLP处理; 进行公网文件下载,然后进行分析; 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算
针对已发布的数据集,使用此数据集的Manifest文件,重新导入,此时出现导入失败的错误。 原因分析 针对已发布的数据集,其对应的OBS目录下,发生了数据变化,如删除图片,导致此Manifest文件与当前OBS目录下的数据情况不符。使用此Manifest文件再次导入时,出现错误。 解决方案 方法1(推荐),
如下代码以TensorFlow引擎为例,您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。 模型输入 key:images value:图片文件 模型输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery,在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。 单击“下载”,选择云服务区域,推荐选择“华北-北京四”,单击“确定”。 进入“下载详情”页面,填写下述参数。 下载方式:选择“ModelArts数据集”。
据集的最大样本数量限制:1000000,最大标签数量限制:10000。 除图片类型之外的数据集(如视频、文本、音频等),单个样本大小限制:5GB。 针对图片类数据集(物体检测、图像分类、图像分割),单个图片大小限制:25MB。 单个manifest文件大小限制:5GB。 文本文件单行大小限制:100KB。
查看特征分析结果 在特征分析结果中,例如图片亮度指标,数据分布中,分布不均匀,缺少某一种亮度的图片,而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片,让数据更均衡,为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中,单击图片,自动跳转到标注页面。 在标注页面
的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型
服务预测请求体大小限制是多少? 服务部署完成且服务处于运行中后,可以往该服务发送推理的请求,请求的内容根据模型的不同可以是文本,图片,语音,视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址(华为云APIG网关服务的地址)预测时,对请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。
当自动学习项目训练失败时,请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号的费用中心,检查是否欠费。 是,建议您参考华为云账户充值,为您的账号充值。 否,执行2。 检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求: 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊字符,如~`@#$%^&*{}[]:;+=<>/