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PAI 图像分类预测

更新时间:2020-05-11 14:26:12

PAI-EasyVision提供图像分类的训练和预测能力,支持多机分布式训练和预测。这篇文章主要介绍如何利用PAI-EasyVision使用训练好的模型进行图像分类的离线任务。

数据说明

详细参考输入数据格式说明

PAI命令

基于上面产生的文件列表,你可以执行pai命令来启动图像分类预测任务

  1. pai -name ev_predict_ext
  2. -Dmodel_path='你的模型路径'
  3. -Dmodel_type='classifier'
  4. -Dinput_oss_file='oss://path/to/your/filelist.txt'
  5. -Doutput_oss_file='oss://path/to/your/result.txt'
  6. -Dimage_type='url'
  7. -Dnum_worker=2
  8. -DcpuRequired=800
  9. -DgpuRequired=100
  10. -Dbuckets='你的oss目录'
  11. -Darn='你的rolearn'
  12. -DossHost='你的oss域名'

输出结果

结果文件中每一行是原始图片路径、以及模型预测结果(格式为json字符串)

  1. oss://path/to/your/image1.jpg, json格式结果字符串
  2. oss://path/to/your/image1.jpg, json格式结果字符串
  3. oss://path/to/your/image1.jpg, json格式结果字符串

结果格式示例

  1. {
  2. "class": 3,
  3. "class_name": "coho4",
  4. "class_probs": {"coho1": 4.028851974258174e-10,
  5. "coho2": 0.48115724325180054,
  6. "coho3": 5.116515922054532e-07,
  7. "coho4": 0.5188422446937221}
  8. }
name 含义 shape type
class 类别id [] int32
class_name 类别名称 [] string
class_probs 所有类别概率 [num_classes] dict{key: string, value: float}