《阿里云AI产品必知必会系列电子书》——机器学习平台PAI——DLC Quick Start使用教程

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: 《阿里云AI产品必知必会系列电子书》——机器学习平台PAI——DLC Quick Start使用教程

DLC Quick Start使用教程

•阿里云PAI DLC实例运行LeNet Sample

一、上传项目到码云

注意:国内服务器因为网络原因,直接加载GitHub项目经常会因为网络超时导致Clone失败,建议优先考虑国内代码托管服务。


•1.1 项目结构


image.png


•1.2 letnet_sample.py


import tensorflflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
23 阿里云AI产品必知必会系列电子书batch = 32
# 创建模型
model = keras.Sequential([
 # 卷积层1
 keras.layers.Conv2D(6, 5), # 使用6个5*5的卷积核对单通道32*32的图片进行卷积,结果得到6个28*28的特征图
 keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), # 对28*28的特征图进行2*2最大池化,得到14*14的特征图
 keras.layers.ReLU(), # ReLU激活函数
 # 卷积层2
 keras.layers.Conv2D(16, 5), # 使用16个5*5的卷积核对6通道14*14的图片进行卷积,结果得到16个10*10的特征图
 keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), # 对10*10的特征图进行2*2最大池化,得到5*5的特征图
 keras.layers.ReLU(), # ReLU激活函数
 # 卷积层3
 keras.layers.Conv2D(120, 5), # 使用120个5*5的卷积核对16通道5*5的图片进行卷积,结果得到120个1*1的特征图
 keras.layers.ReLU(), # ReLU激活函数
 # 将 (None, 1, 1, 120) 的下采样图片拉伸成 (None, 120) 的形状
 keras.layers.Flatten(),
 # 全连接层1
 keras.layers.Dense(84, activation='relu'), # 120*84
 # 全连接层2
 keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # 84*10
])
model.build(input_shape=(batch, 32, 32, 1))
model.summary()
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy'])
# 训练
history = model.fifit(train_db, epochs=50)
# 损失下降曲线
plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('model loss')
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.show()
# 测试
model.evaluate(test_db)


•1.3 requirements.txt


scikit-learn==0.24.2
tensorflflow==2.3.0


注意:此处仅做通过requirement方式安装包的功能演示,本身系统已经安装了上面的包,不安装也不影响Code的正常运行。


•1.4 获取私有仓库认证信息


image.png


二、创建PAI DLC任务


•2.1 创建代码配置


image.png


•2.2 创建任务


image.png


•2.3查看资源运行情况


image.pngimage.png

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