从数据采集到部署，手把手带你训练一个高质量的图像分类模型

主要观点总结

本文介绍了如何使用 MMPreTrain 算法库训练一个高质量的图像分类模型。从环境配置、数据采集、数据格式、模型配置及训练，到模型测试、模型转换部署、模型可视化，以及本地部署Gradio和HuggingFace上部署Gradio的详细步骤。文章通过实际操作，逐步引导读者完成模型的训练、测试、部署和可视化，并提供了具体的代码和步骤说明。

关键观点总结

关键观点1: 环境配置

介绍了如何创建MMPreTrain的虚拟环境、安装PyTorch，并选择了GPU或CPU版本进行预测。提供了具体的代码和安装指南。

关键观点2: 数据采集

讨论了数据集的获取方式，包括本地采集和开源数据集。并介绍了如何筛选和转移图片到指定文件夹，创建按类别组织的图像数据集。

关键观点3: 数据格式

介绍了数据集格式的重要性，并提供了多种数据集格式的说明。展示了如何修改数据集格式，并提供了ChatGPT生成的Python脚本代码。

关键观点4: 模型配置及训练

详细解释了模型配置文件的内容和修改，包括模型、数据、训练策略及默认运行设置。提供了训练模型的命令和训练过程中的输出信息。

关键观点5: 模型测试

介绍了如何查看模型训练效果，包括损失值和准确率。并提供了模型测试的代码和结果。

关键观点6: 模型转换部署

说明了使用MMDeploy进行模型转换和部署的步骤，包括创建项目文件夹、调用部署工具，并提供了部署后的结果。

关键观点7: 模型可视化

介绍了如何在本地使用Gradio和HuggingFace上部署Gradio，并提供了相关的代码和步骤说明。展示了模型在云端运行的效果。

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