B站麦叔教你零代码玩转图像分类神经网络

大话深度学习：B站Up主麦叔教你零代码实现图像分类神经网络

文 | 麦叔

去年我推出了《大话神经网络》，让大家感受到了神经网络的魅力，了解到了深度学习的基本原理。但是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。也有小伙伴问我，不写代码，是否可以做人工智能。

针对这两个问题，我录制了新的视频，来实现一套基于CNN的图像分类神经网络！

视频中，我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准备，训练，和使用神经网络的完整流程。

然后，我讲解了tensorflow代码的原理，让大家理解神经网络的底层机制。

最后，我使用我们自己的零代码AI开发平台——麦飞 ，实现了同样的图像分类神经网络，让大家体验到了不写代码也能做人工智能的乐趣。

在这篇文章中，我将详细介绍如何使用麦飞零代码平台实现图像分类神经网络。

1. 数据准备

首先，我们需要准备一张图像数据集。可以使用网上现成的图像数据集，也可以自己收集。

2. 模型构建

麦飞平台提供了多种预训练模型，我们可以直接使用这些模型来构建自己的神经网络。这里我们选择使用VGG16模型。

3. 训练模型

将图像数据集上传到麦飞平台后，就可以开始训练模型了。训练过程需要一定的时间，取决于数据集的大小和模型的复杂程度。

4. 评估模型

训练完成后，我们需要评估模型的性能。麦飞平台提供了多种评估指标，我们可以根据需要选择合适的指标来评估模型。

5. 部署模型

训练完成后，我们可以将模型部署到麦飞云平台上。这样，就可以通过API或Web界面来使用模型了。

使用麦飞零代码平台实现图像分类神经网络非常简单，即使是没有任何编程基础的小伙伴也可以轻松上手。

下面，我给大家提供一个简单的示例，演示如何使用麦飞平台实现图像分类神经网络。

示例：

我们使用一个包含猫和狗图片的数据集来训练一个图像分类神经网络。

1. 数据准备

下载数据集，解压后得到两个文件夹，分别为“cat”和“dog”。

2. 模型构建

登录麦飞平台，选择“图像分类”模板。在“模型选择”页面，选择“VGG16”模型。

3. 训练模型

将“cat”和“dog”文件夹拖拽到麦飞平台上。平台会自动将图片转换为模型需要的格式。点击“开始训练”按钮，开始训练模型。

4. 评估模型

训练完成后，麦飞平台会自动评估模型的性能。我们可以查看准确率、召回率、F1值等指标。

5. 部署模型

训练完成后，点击“部署模型”按钮，将模型部署到麦飞云平台上。

6. 使用模型

部署完成后，我们可以通过API或Web界面来使用模型。例如，我们可以使用麦飞提供的API来对新图片进行分类。

以上就是使用麦飞零代码平台实现图像分类神经网络的步骤。

麦飞平台的优势

• 零代码： 无需写代码，即可实现人工智能。
• 预训练模型： 提供了多种预训练模型，可以直接使用。
• 云平台： 模型部署到云平台上，可以随时随地使用。
• API和Web界面： 可以通过API或Web界面来使用模型。

麦飞平台非常适合以下人群：

• 没有编程基础的小伙伴： 可以轻松上手，实现人工智能。
• 时间紧迫的小伙伴： 无需写代码，可以快速实现人工智能。
• 想要探索人工智能的小伙伴： 可以快速搭建人工智能模型，体验人工智能的魅力。

如果你对麦飞零代码AI开发平台感兴趣，欢迎访问我们的网站：www.maifly.ai