Platform For AI:マルチラベル画像分類

次のMachine Learning Platform for AIコマンドを実行して、既存のファイルに基づいてオフラインイメージのラベル付けを開始できます。SQL Scriptコンポーネント、MaxComputeクライアント、またはDataWorksのODPS SQLノードを使用してPAIコマンドを呼び出すことができます。 詳細については、「MaxComputeクライアント (odpscmd) 」または「MaxCompute SQLタスクの開発」をご参照ください。

pai -name ev_predict_ext
             -Dmodel_path='OSS path of your model'
             -Dmodel_type='multilabel_classifier'
             -Dinput_oss_file='oss://path/to/your/filelist.txt'
             -Doutput_oss_file='oss://path/to/your/result.txt'
             -Dimage_type='url'
             -Dnum_worker=2
             -DcpuRequired=800
             -DgpuRequired=100
             -Dbuckets='Your OSS directory'
             -Darn='Alibaba Cloud Resource Name (ARN) of the role that you are assuming'
             -DossHost='Your OSS domain'

詳細については、「パラメーター」をご参照ください。

予測結果は出力ファイルに書き込まれます。 ファイルの各エントリは、Object Storage Service (OSS) パスと予測結果で構成されます。 OSSパスは、元の画像のパスを示します。 たとえば、出力ファイルには次の情報が含まれています。

oss://path/to/your/image1.jpg,  { "class_probs":{ "Sketch":0.0008051558979786932, "Life moment":0.7316102385520935 "Accessory":0.0008112151990644634, "Dancing":0.0008053297060541809 }, "classes":[ 1 ], "predictions":[ false, true, false, false ], "class_names":[ "Life moment" ], "probs":[ 0.00054657127475366, 0.7316212648051790893, 0.0005365353426896036, 0.0007256706594489515 ] }
oss://path/to/your/image1.jpg,  { "class_probs":{ "Sketch":0.0008051558979786932, "Life moment":0.7316102385520935 "Accessory":0.0008112151990644634, "Dancing":0.0008053297060541809 }, "classes":[ 1 ], "predictions":[ false, true, false, false ], "class_names":[ "Life moment" ], "probs":[ 0.00054657127475366, 0.7316212648051790893, 0.0005365353426896036, 0.0007256706594489515 ] }
oss://path/to/your/image1.jpg,  { "class_probs":{ "Sketch":0.0008051558979786932, "Life moment":0.7316102385520935 "Accessory":0.0008112151990644634, "Dancing":0.0008053297060541809 }, "classes":[ 1 ], "predictions":[ false, true, false, false ], "class_names":[ "Life moment" ], "probs":[ 0.00054657127475366, 0.7316212648051790893, 0.0005365353426896036, 0.0007256706594489515 ] }