--- title: TensorFlow Inception V3 tags: Official, Tutorial, CCS, Interactive, TW GA: UA-155999456-1 --- {%hackmd @docsharedstyle/default %} # HowTo:使用 TensorFlow Inception v3 訓練影像辨識模型、生成推論引擎 ## 訓練影像辨識模型 ### Step 1. 登入 TWCC - 若尚無帳號,請參考 [註冊 TWCC 帳號](https://www.twcc.ai/doc?page=register_account) ### Step 2. 建立開發型容器 - 請參考 [開發型容器](https://man.twcc.ai/s/SJlZnSOaN#%E5%BB%BA%E7%AB%8B%E9%96%8B%E7%99%BC%E5%9E%8B%E5%AE%B9%E5%99%A8) 並依據下方設定,於 TWCC 建立開發型容器: ``` 映像檔類型: TensorFlow (18的版本) 映像檔版本: 支援 Python 3 的版本 基本設定: 型號 c.super ``` ### Step 3. 連線容器、下載訓練程式 - 使用 Jupyter Notebook 或 SSH 連線進入容器 :::info :book: 參見[連線容器](https://www.twcc.ai/doc?page=container#連線使用方式) ::: <!-- - 輸入以下指令以修改名稱伺服器 (Name server),使雲端物件儲存連線成功 ```bash= sudo vi /etc/resolv.conf ``` - 再輸入`i`,進入編輯模式 :arrow_right: 將 nameserver `10.96.0.10` 改為 `8.8.8.8` :arrow_right: 按 `esc` 鍵進入命令模式 :arrow_right: 輸入 `:wq!` :arrow_right: 按`enter` 鍵存檔離開 :arrow_right: 再按`enter` 回到容器命令列 :::warning ![](https://man.twcc.ai/uploads/upload_6f9b06ee828a11af483ce55d6e179582.png) ::: --> - 輸入以下指令,將 [NCHC_GitHub](https://github.com/TW-NCHC/AI-Services/tree/V3Training) Inception v3 影像模型訓練的程式下載至容器 ```bash= git clone https://github.com/TW-NCHC/AI-Services.git ``` ### Step 4. 進行 AI 模型訓練 - 輸入以下指令,進入 「Tutorial_Three」目錄 ```bash= cd AI-Services/Tutorial_Three ``` - 自國網中心資料市集平台 (Scidm) 下載 CIFAR-10 資料集 ```bash= wget https://scidm.nchc.org.tw/dataset/a7245c51-8591-4e43-b204-5d53f489865e/resource/cca3e538-861b-46ad-9b45-5745e36ccfb2/nchcproxy/cifar-10-python.tar.gz ``` - 下載畫面如下圖所示 :::warning ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_2120b960c5e6ef97b4682d9a69a46677.png) ::: :::info :bulb: 有關 CIFAR-10 資料集資訊,可參考 [國網中心資料市集之相關資訊](https://scidm.nchc.org.tw/dataset/cifar-10/resource/cca3e538-861b-46ad-9b45-5745e36ccfb2) ::: - 資料集下載完成後,輸入以下指令,進行模型訓練 ```bash= bash V3_training.sh --path ./cifar-10-python.tar.gz ``` <!-- - 進行到以下畫面,請輸入您的 API 金鑰並選擇使用計畫 :::warning ![](https://man.twcc.ai/uploads/upload_c3d497f2e240c1658f4e5b84fa99e1db.png) ::: :::info :book: 查詢 API 金鑰、選擇計畫的的方法參見 [TWCC CLI](https://www.twcc.ai/doc?page=deploy_env_cli):Step 2 ::: --> - 在 Terminal 看到以下訊息,表示即將開始訓練模型 :::warning ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_73e007a0bba2a9291a54bd03dd260893.png) ::: - 在訓練過程中,可在「開發型容器詳細資料」頁面可檢視 CPU/GPU、記憶體與網路使用狀況 ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_fc4dc69630e59250e8bd51652512feb3.png) - 訓練好的模型,將會存放在路徑為 `AI-Services/Tutorial_Three/inceptionv3/train/weights` 的資料夾 :::warning ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_2a714f02d570256125e5b2ab9c92234c.png) ::: ## 生成推論辨識引擎 ### Step 1. SSH 連線容器 - 開啟 cmd,使用 SSH 連線進入容器 :::info :book: 參見 [使用 SSH 登入連線](https://www.twcc.ai/doc?page=container#使用-SSH-登入連線) ::: ### Step 2. 生成推論辨識引擎 - 輸入以下指令,進入 Tutorial_Three 目錄 ```bash= cd AI-Services/Tutorial_Three ``` - 輸入以下指令,開啟 AI 推論引擎的服務 ```bash= bash V3_inference.sh ``` ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_309b6636ffb075f5de28ceeca0b7bac9.png) ### Step 3. 使用引擎辨識圖片 - 首先至開發型容器詳細資料頁 :arrow_right: 點選「關聯」服務埠 :arrow_right: 勾選「5001」 :arrow_right: 再按下確定便可開啟 HTTP 服務端點 ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_f0835a1eea94c9ddcac051ff9c4a318c.png) - 開啟瀏覽器 :arrow_right: 在網址列輸入 `容器公用IP:對外埠` (如下,可於容器詳細資料頁查詢) 便可開始使用 AI Inference 的服務 ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_c4c4b345e4761709116ae1c55c89590e.png) - 點選「Choose File」選擇要進行辨識的圖片檔案,並點選「Upload」上傳圖片 :::warning ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_fde340f5c9bc7a669fb76b05ce436a9f.png) ::: - 本次以[貓咪圖片](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_c10f18cb8d6dee3c81e107764630c402.jpg)作為測試範例,圖片辨識的結果與相似度數值將顯示在瀏覽器上,與 Egyptian_cat (0.6149327) 最為相似 :::warning ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_f2d5d444ddcd306f7e5fdd482e6637fb.png) ::: ### Step 4. 刪除容器,回收資源 - 從 TWCC 「開發型容器管理」頁,勾選容器、點選刪除,即可刪除容器 ![](https://cos.twcc.ai/SYS-MANUAL/uploads/upload_a18ff79ec4afc015c2129eb96b44ccb0.png)