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之前，我在 B 站公布了“大话神经网络，10 行代码不调包，听不懂你打我！”的视频后，因为简略易懂受到了很多小伙伴的喜爱！
但也有小伙伴直呼不够过瘾，因为大话神经网络只有 4 个神经元。
也有小伙伴问不写代码，是否能够做人工智能。应答这两个问题，我录制了新的视频，来实现一套基于 CNN 的图片分类的神经网络！
华为云视频：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102831
在视频中，咱们先是运行一套基于 tensorflow 的代码，让大家体验原汁原味从数据筹备，训练，和应用模型的过程。相干的 tensorflow 代码，资源的下载都能够在我的 github 上取得：https://github.com/maishucode/tensorflow-image-detection
而后我会具体解说如何利用华为云 ModelArts，零代码轻松实现一个图片分类网络，并且能够公布进来给你的敌人应用。
看不了视频的也能够看上面的图文教程：
1、在华为云的对象存储服务（OBS）中创立一个桶
抉择区域，输出桶名称，其余选项按需调整，这里咱们先都用默认值
2、桶创立完后，咱们在桶里新建几个文件夹
目录构造如下，train 用来放咱们的训练数据，out 用来放咱们的训练后果
maishu
└── food-img
├── out
└── train
3、咱们把训练数据上传到 train 目录下，训练数据能够在上方的 github 链接里获取
4、回到 ModelArts，抉择创立数据集
输出名称，数据集输出地位和数据集输入地位选咱们刚刚在 OBS 中创立好的目录
5、数据集筹备好之后，咱们能够创立一个图片分类的我的项目
输出项目名称，数据集抉择“已有数据集”，抉择方才创立的数据集
6、我的项目创立好之后就能够开始训练了
点击开始训练，训练设置咱们用默认的参数就好，点击确定
工作创立胜利，略微期待一会
训练实现，点击部署
默认 1 小时后主动进行
7、部署上线之后测试一下咱们的模型
能够上传一张图片点击预测，右侧会呈现预测后果，能够看到模型胜利预测了咱们上面这张图片。
同时咱们也能够通过一个 URL 接口来调用咱们的模型
以上，祝大家学习高兴！
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