华为云 ModelArts 线性回归实验指南

本文详述了如何在华为云ModelArts上进行线性回归实验,从准备UCI大学的循环发电场数据,配置OBS服务,创建桶、上传数据并设置访问授权,到订阅算法并进行实验配置,最终成功运行实验。

目录

1. 准备实验数据

2. 配置 OBS 服务

2.1 创建桶

2.2 上传数据集文件

2.3 配置访问授权

3. 进行线性回归实验配置

3.1 订阅实验算法

3.2 实验配置

4. 后记


 

1. 准备实验数据

这里先使用一个入门级数据集,有条件可以使用 ModelArts 的官方数据集。

我们用 UCI 大学公开的机器学习数据来跑线性回归。
数据的下载地址在这里:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00294/ 下载后的数据可以发现是一个压缩文件,解压后有一个 xlsx 文件,用 excel 打开,另存为 ccpp.csv,之后用这个 csv 格式的文件来运行线性回归。

一定要先打开原文件再另存为 csv 格式!直接改扩展名会导致字符集不一致!

这是一个循环发电场数据,共有9568个样本数据,每个数据有5列:AT(温度)、V(压力)、AP(湿度)、RH(压强)、PE(输出电力)。我们不用纠结于每项的具体意义。

我们的问题是得到一个线性的关系,对应 PE 是样本输出,而 ATVAPRH 这四个是样本特征,机器学习的目的是得到一个线性回归模型,即:

PE=\theta _{0}+\theta _{1}*AT+\theta _{2}*V+\theta _{3}*AP+\theta _{4}*RH

而需要学习的就是 

华为云 ModelArts 平台为用户提供了完整的 AI 开发流程支持,包括数据预处理、模型训练、模型部署和应用管理等功能。对于花卉识别这类图像分类任务,ModelArts 提供了从数据集准备到模型训练再到应用部署的端到端解决方案。 在开始花卉识别实验之前,首先需要注册并登录华为云账号,并进入 ModelArts 服务页面进行相关配置[^3]。接下来可以按照以下步骤进行操作: ### 准备数据集 花卉识别通常依赖于大量的花卉图片数据集,例如 ImageNet 中的子集或公开的花卉数据集(如 Oxford 102 Flowers)。数据集应划分为训练集、验证集和测试集。这些数据可以上传至华为云的对象存储服务(OBS)中,以便 ModelArts 能够访问[^4]。 ### 订阅算法或使用自定义模型 ModelArts 提供了多种预置算法,例如 ResNet、Inception_v3 等用于图像分类的经典深度学习模型。用户可以直接订阅这些算法来构建花卉识别模型。如果已有自己的模型文件,也可以上传至 OBS 并通过 ModelArts 进行训练和部署[^2]。 ### 模型训练 创建训练任务时,需要指定使用的计算资源类型(如 GPU 或 Ascend 芯片)、训练脚本路径以及数据集路径(指向 OBS 中的数据位置)。ModelArts 支持自动学习功能,可帮助开发者快速优化模型参数[^4]。 ### 部署模型 训练完成后,可以将模型部署为在线服务或边缘服务,具体取决于应用场景。部署后,用户可以通过 API 接口调用模型对新的花卉图片进行预测和识别。 ### 创建 AI 应用 完成模型部署后,可以在 ModelArts 的“AI 应用管理”中创建一个 AI 应用,并对其进行监控和管理。这一步骤可以帮助更好地集成模型到实际业务场景中。 ### 实践建议 - 在训练过程中,合理设置超参数(如学习率、批量大小等)以提升模型性能。 - 使用 ModelArts 的自动学习功能可以简化模型调优过程。 - 利用 IAM 权限管理确保 ModelArts 能够正确访问 OBS 中的数据。 以下是简单的 Python 示例代码,展示如何使用预训练的 ResNet50 模型进行花卉分类(假设已经完成模型训练和部署): ```python import requests import json # 调用已部署的花卉识别模型API url = "https://your-modelarts-api-endpoint.com/v1.0/inference/flower-classification" # 准备请求头和输入数据 headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer your-access-token' } data = { "data": { "image_url": "https://your-obs-bucket.com/path/to/flower-image.jpg" } } # 发送POST请求获取推理结果 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) # 解析返回结果 result = response.json() print("Predicted flower class:", result["result"]["class"]) ```
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