阿里雲免費GPU+Tensorflow框架下的影象分類例項
主要參看https://yq.aliyun.com/articles/72841?spm=5176.100239.0.0.aLlJGY
1.把下載的程式碼和資料集都上傳到了OSS中，放在資料夾cifar-10-py中
或者整理成4個資料夾：
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check_point:用來存放實驗生成的模型
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cifar-10-batches-py：用來存放訓練資料以及預測集資料，對應的是下載下來的資料來源cifar-10-batcher-py檔案和預測集bird_mount_bluebird.jpg檔案
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predict_code:用來存放訓練資料，也就是cifar_pai.py
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train_code:用來存放cifar_predict_pai.py
2.回到新建的實驗“Tensorflow圖片分類_311”，選中TensorFlow-1，可以看到右圖的引數設定
3.Python 程式碼檔案：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/cifar-10-py/cifar_pai.py
Python 主檔案：空
資料來源目錄：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/cifar-10-py/
輸出目錄（可選）：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/cifar-10-py/
或者
Python 程式碼檔案：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/train_code/cifar_pai.py
Python 主檔案：空
資料來源目錄：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/cifar-10-batches-py/
輸出目錄（可選）：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/check_point/
4.執行、訓練過程中，右鍵“Tensorflow”元件，點選檢視日誌。點選開啟logview連線，按照如下鏈路操作，開啟ODPS
Tasks下面的Algo Task，雙擊Tensorflow Task，點選StdOut，可以看到模型訓練的日誌被實時的打印出來：
5.選中TensorFlow-2，修改引數
Python 程式碼檔案：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/cifar-10-py/cifar_predict_pai.py
Python 主檔案：空
資料來源目錄：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/cifar-10-py/
輸出目錄（可選）：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/cifar-10-py/
或者
Python 程式碼檔案：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/predict_code/cifar_predict_pai.py
Python 主檔案：空
資料來源目錄：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/cifar-10-batches-py/
輸出目錄（可選）：oss://imagestt.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/check_point/
6.右擊TensorFlow-2，選擇“執行到此處”執行測試程式
7.檢視結果：預測的圖片是儲存在checkpoint資料夾下的圖:
結果見日誌：