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我有一个 .NET Web 应用程序，我正在设置它来识别随机对象。我建立了一个包含大约 500 个标记图像的自定义模型，并且能够通过 REST API 成功地获得图像的预测。

但是如何添加到该模型的数据集并使用上传/发送以进行预测的新图像对其进行训练？

例如，用户上传了某物的照片，但模型无法准确预测它是什么（例如，最高分数 < 50），因此提示用户选择标签来识别它，然后添加该图像带有标签的模型进行训练。

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您需要采取几个步骤：

  1. 将图片文件上传到 Google Cloud Storage 的存储桶下<project_id>-vcm

  2. 将CSV 文件上传到同一存储桶下的 Google Cloud Storage，内容如下：

    gs://<project_id>-vcm/<path-to-image-file>,<label>

  3. 调用importData API来导入 CSV 文件。

现在，您的数据集已更新为带有标签的新图像。您可以调用创建模型 API来训练新模型。

于 2018-08-16T21:14:08.733 回答
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我们正在努力使这样的用例变得简单，但目前，您需要围绕此构建一些服务。例如，您可以创建一个 GCF 来接受您的请求，将其转发到 CloudML Engine，将请求和响应发送到 BigQuery（包括“分数”），然后返回最终响应。然后，您可以设置一个 Cloud Composer 管道，该管道将定期重新训练模型。

于 2018-08-16T14:05:30.367 回答