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PAI 图像多标签预测

更新时间:2020-05-11 14:26:12

PAI-EasyVision提供图像打标的训练和预测能力,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打标签的离线任务。

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命令来启动图像打标离线任务

  1. pai -name ev_predict_ext
  2. -Dmodel_path='你的模型路径'
  3. -Dmodel_type='multilabel_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

  1. oss://path/to/your/image1.jpg, { "class_probs":{ "小品":0.0008051558979786932, "个人生活动态":0.7316102385520935 "饰品":0.0008112151990644634, "跳舞":0.0008053297060541809 }, "classes":[ 1 ], "predictions":[ false, true, false, false ], "class_names":[ "个人生活动态" ], "probs":[ 0.00054657127475366, 0.7316212648051790893, 0.0005365353426896036, 0.0007256706594489515 ] }
  2. oss://path/to/your/image1.jpg, { "class_probs":{ "小品":0.0008051558979786932, "个人生活动态":0.7316102385520935 "饰品":0.0008112151990644634, "跳舞":0.0008053297060541809 }, "classes":[ 1 ], "predictions":[ false, true, false, false ], "class_names":[ "个人生活动态" ], "probs":[ 0.00054657127475366, 0.7316212648051790893, 0.0005365353426896036, 0.0007256706594489515 ] }
  3. oss://path/to/your/image1.jpg, { "class_probs":{ "小品":0.0008051558979786932, "个人生活动态":0.7316102385520935 "饰品":0.0008112151990644634, "跳舞":0.0008053297060541809 }, "classes":[ 1 ], "predictions":[ false, true, false, false ], "class_names":[ "个人生活动态" ], "probs":[ 0.00054657127475366, 0.7316212648051790893, 0.0005365353426896036, 0.0007256706594489515 ] }

预测结果是一个json字符串,具体各个字段说明如下:

name 含义 shape type
classes 标签id [num_labels] int array
class_names 标签名称 [num_labels] string array
class_probs 所有标签概率 [total_labels] dict{key: string, value: float}