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读芯术■实操指南：用谷歌AutoML构建图像分类模型


全文共2710字 ， 预计学习时长8分钟
读芯术■实操指南：用谷歌AutoML构建图像分类模型
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如何用谷歌AutoML创建单标签分类模型？
今天我们将使用一个来自generated.photos的AI生成的人脸数据集 ， 训练该算法 ， 使其能够判断人脸是男是女 ， 然后将模型部署到云端 ， 并且建立算法的网页版 。一起来试试吧！
获得标签
OK ， 现在开始吧！先来看看将用于分类的数据 。 总计有2000张人脸照片 。
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难以相信这些人脸都不是真的！现在 ， 需要获得真值 (ground truth) 标签来训练算法 。 可以在wao.ai网站上新建一个图片分类的任务来快速获取标签 。任务完成后就可以得到一个包含真值标签的CSV文件
建立项目
是时候打开谷歌AutoML了 。 本节内容为在谷歌AutoML上新建数据集并开始训练模型 。如果读者还没有账号 ， 请在谷歌云端平台(Google CloudPlatform, GCP) 注册账户,然后建立一个新项目 。
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新建项目之后 ， 可以通过侧边栏或者顶端搜索栏进入谷歌AutoML 。 读者可能需要启用一些API ， 完成账单设置 ， GCP会引导用户完成这一过程 。
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接下来 ， 点击“图像分类”(Image Classification)版块的“开始”(Get Started) ， 进入数据集界面 。
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进入数据集界面 ， 该界面中 ， 点击“创建新的数据集”(Create NewDataset) ， 填写细节设置以训练数据集 。
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格式化输入数据
现在才能真正把数据输入到谷歌云端平台 。 所有的数据都必须存入GCP存储桶(Storage Bucket) 中 。 由于数据集过大 ， 浏览器界面可能无法正常运行 。不过 ， GCP命令行工具应该可以正常运行 。点击cloud.google.com/sdk/安装谷歌云SDK（包含命令行工具） 。现在只需执行gsutil cp -rpath/to/faces gs://YOUR_BUCKET/faces将文件移动到存储桶 。 请务必将YOUR_BUCKET更改为自己的存储桶名（下方截屏中可以看到笔者的存储桶名是 woven-icon-263815-vcm） 。
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接下来 ， 把wao.ai的真值标签CSV文件转换为AutoML要求的CSV输出 。原始的CSV文件是这样的：
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为了让谷歌AutoML便于使用 ， 需进行如下调整：
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笔者在ipython终端中用pandas库的DataFrame完成了这一操作 ， 如下图所示：
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数据集创建完成
现在有了符合谷歌AutoML格式要求的CSV文件 ， 可以完成数据集的创建了 。将新创建的CSV文件上传到存储桶 ， 在 “导入数据集”(Import Dataset)界面中选中它 。


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