PAI圖像分類(lèi)預(yù)測(cè)
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PAI-EasyVision提供圖像分類(lèi)的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)能力,支持多機(jī)分布式訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。本文為您介紹如何通過(guò)PAI-EasyVision使用已有的訓(xùn)練模型完成圖像分類(lèi)離線任務(wù)。
數(shù)據(jù)格式
請(qǐng)參見(jiàn)輸入數(shù)據(jù)格式。
圖像分類(lèi)預(yù)測(cè)
基于已有的文件列表,您可以通過(guò)PAI命令啟動(dòng)圖像分類(lèi)預(yù)測(cè)任務(wù),示例如下。您可以使用SQL腳本組件進(jìn)行PAI命令調(diào)用,也可以使用MaxCompute客戶(hù)端或DataWorks的開(kāi)發(fā)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行PAI命令調(diào)用,詳情請(qǐng)參見(jiàn)使用本地客戶(hù)端(odpscmd)連接或開(kāi)發(fā)ODPS SQL任務(wù)。
pai -name ev_predict_ext
-Dmodel_path='您的模型路徑'
-Dmodel_type='classifier'
-Dinput_oss_file='oss://path/to/your/filelist.txt'
-Doutput_oss_file='oss://path/to/your/result.txt'
-Dimage_type='url'
-Dnum_worker=2
-DcpuRequired=800
-DgpuRequired=100
-Dbuckets='您的OSS目錄'
-Darn='您的rolearn'
-DossHost='您的OSS域名'
詳細(xì)的參數(shù)解釋請(qǐng)參見(jiàn)參數(shù)說(shuō)明。
輸出結(jié)果
結(jié)果文件的每行表示原始圖片路徑及模型預(yù)測(cè)結(jié)果(格式為JSON的字符串),示例如下。
oss://path/to/your/image1.jpg, JSON格式結(jié)果字符串
oss://path/to/your/image1.jpg, JSON格式結(jié)果字符串
oss://path/to/your/image1.jpg, JSON格式結(jié)果字符串
JSON格式結(jié)果字符串的示例如下。
{
"class": 3,
"class_name": "coho4",
"class_probs": {"coho1": 4.028851974258174e-10,
"coho2": 0.48115724325180054,
"coho3": 5.116515922054532e-07,
"coho4": 0.5188422446937221}
}
其中的參數(shù)解釋如下表所示。
參數(shù) | 描述 | Shape | 數(shù)據(jù)類(lèi)型 |
class | 類(lèi)別ID | [] | INT 32 |
class_name | 類(lèi)別名稱(chēng) | [] | STRING |
class_probs | 所有類(lèi)別概率 | [num_classes] | Dict{Key:STRING,Value:FLOAT} |
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