大话深度学习：B站Up主麦叔教你零代码实现图像分类神经网络

之前，我在B站发布了“大话神经网络，10行代码不调包，听不懂你打我！”的视频后，因为简单易懂受到了很多小伙伴的喜欢！

但也有小伙伴直呼不够过瘾，因为大话神经网络只有4个神经元。

也有小伙伴问不写代码，是否可以做人工智能。应对这两个问题，我录制了新的视频，来实现一套基于CNN的图片分类的神经网络！

华为云视频：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102831

在视频中，我们先是运行一套基于tensorflow的代码，让大家体验原汁原味从数据准备，训练，和使用模型的过程。相关的tensorflow代码，资源的下载都可以在我的github上获得：https://github.com/maishucode/tensorflow-image-detection

然后我会详细讲解如何利用华为云ModelArts，零代码轻松实现一个图片分类网络，并且可以发布出去给你的朋友使用。

看不了视频的也可以看下面的图文教程：

1.在华为云的对象存储服务（OBS）中创建一个桶

选择区域，输入桶名称，其他选项按需调整，这里我们先都用默认值

2.桶创建完后，我们在桶里新建几个文件夹

目录结构如下，train用来放我们的训练数据，out用来放我们的训练结果

maishu

└── food-img

    ├── out

    └── train

3. 我们把训练数据上传到train目录下，训练数据可以在上方的github链接里获取

 

4. 回到ModelArts，选择创建数据集

 

输入名称，数据集输入位置和数据集输出位置选我们刚刚在OBS中创建好的目录

 

5. 数据集准备好之后，我们可以创建一个图片分类的项目

输入项目名称，数据集选择“已有数据集”，选择刚才创建的数据集

6. 项目创建好之后就可以开始训练了

 

点击开始训练，训练设置我们用默认的参数就好，点击确定

 

任务创建成功，稍微等待一会

训练完成，点击部署

 

默认1小时后自动停止

7. 部署上线之后测试一下我们的模型

可以上传一张图片点击预测，右侧会出现预测结果，可以看到模型成功预测了我们下面这张图片。

同时我们也可以通过一个URL接口来调用我们的模型