【飞桨AI实战】桃子分类系统部署:手把手带你入门PaddleClas全家桶...

发布网友发布时间：2024-09-26 15:21

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热心网友时间：2024-09-29 15:34

在【飞桨AI实战】中，本文将带你亲历一个从零开始的桃子分类系统部署过程，全程涵盖模型训练、评估到推理部署的各个环节，主要使用PaddleClas这一深度学习套件。目标是通过实战，让对图像分类任务感兴趣的开发者了解飞桨的开发流程和常见挑战。

首先，我们将在百度AI Studio平台上利用免费GPU资源创建NoteBook任务，导入预处理后的桃子分类数据集，该数据集由四个颜色和大小各异的桃子文件夹组成。飞桨PaddlePaddle，作为国内领先的开源框架，提供了完整的生态，包括数据处理、模型训练、验证和部署工具。

在项目中，我们从安装PaddleClas开始，通过编写`generate_dataset.py`脚本，将数据转化为PaddleClas所需的格式。接着，选择PP-LCNetV2模型进行训练，一般2-3个epoch后，模型在验证集上的准确率可达98%，表明训练充分。训练完成后，我们进行推理模型准备，包括服务化部署和端侧部署，后者涉及模型优化、编译和手机端联调。

总结来说，本文通过实际操作，展示了PaddleClas如何在桃子分类任务中发挥作用，并为后续的产业应用案例开发奠定了基础。通过这一实战，希望对有相似需求的开发者提供实用的指导和参考。

【飞桨AI实战】桃子分类系统部署:手把手带你入门PaddleClas全家桶

首先，我们将在百度AI Studio平台上利用免费GPU资源创建NoteBook任务，导入预处理后的桃子分类数据集，该数据集由四个颜色和大小各异的桃子文件夹组成。飞桨PaddlePaddle，作为国内领先的开源框架，提供了完整的生态，包括数据处理、模型训练、验证和部署工具。在项目中，我们从安装PaddleClas开始，通过编写`gen...