在了解如何在不编写任何代码的情况下训练分类器之前，让我们首先了解创建此项目背后的动机。

训练图像分类器不是一项简单的任务，需要对计算机视觉和Python编程有深刻的理解。然而，进入计算机视觉领域的每个人并不一定都是Python向导，因此有一个空白需要填补。零码TF图像分类训练器旨在填补这一行业空白，因为它将为您完成引擎盖下的所有繁重工作，您只需担心如何应用您的直觉来培训模型。Zero Code TF Image Classification Trainer

什么是零码TF图像分类训练器？

它是一个使用TensorFlow和Streamlight构建的Python应用程序。它抽象出Python代码，您需要做的就是在Web浏览器上设置一些参数，它将负责模型训练部分(查看下图以供参考)。

现在说到最重要的部分，你为什么要使用这个应用程序呢？嗯，这样做的原因是多方面的。我在下面列出了一些最令人兴奋的事情。

使用零码训练器的原因

• 快速成型技术
• 发展直觉
• 对初学者友好

快速成型技术

无论您是行业资深人士还是实习生都试图有所建树，训练深度学习模型有时会让人感觉不堪重负。您需要关注各种因素，如数据集质量、超参数调整、数据扩充等，因此存在大量挑战。在此场景中，您不希望增加编写代码来训练模型的工作量。使用零代码TF分类器，您可以快速构建多个模型的原型，而无需编写任何代码即可选择性能最佳的模型。在此场景中，您不希望增加编写代码来训练模型的工作量。使用Zero Code TF分类器，您可以快速构建多个模型的原型并选择性能最佳的模型，而无需编写任何代码。使用Zero Code TF分类器，您可以快速构建多个模型的原型并选择性能最好的模型

发展直觉

培养直觉是深度学习最困难的方面之一。零码TF分类器为您训练的每个模型提供格式良好的曲线图，这使得比较模型和开发直觉变得更容易。您将更好地了解哪个模型在哪个数据集下执行得很好。简化了整个模型分析过程，并将其嵌入到应用程序本身中。

对初学者友好

我有没有提到过你不需要写任何代码，我想是的，但我会再提一遍。由于几乎不需要写任何代码，对于刚刚进入深度学习领域的人来说，很容易真正理解模型培训的过程，并对深度学习的工作原理有一个基本的了解。此外，您将使用GUI应用程序来培训模型，因此即使是来自非技术背景的人也可以轻松地使用该应用程序。

功能列表

这个应用程序充满了令人兴奋的功能。其中一些是-

• 支持最先进的模型，如ResNet、MobileNet、DenseNet等。
• 支持多个优化器，如ADAM、Adagrad等。
• 混合精度训练
• 回调，如LR衰减和提前停止，以减轻过度匹配
• 内置数据集验证
• 优化Tf.Data实施，最大限度提高GPU使用率
• 内置图像放大功能
• 文档化应用程序

哎呀，那可真够多的！但这些只是这个应用程序拥有的众多酷功能中的一部分。

如果您想了解应用程序是如何工作的，那么您可以查看此视频，它演示了如何设置参数、训练、监控和分析您的模型。this

我希望你现在已经卖完了。因此，现在我将分享有关如何使用该应用程序的详细信息。

如何使用

您可以转到项目的GitHub页面的入门部分。您将在这里找到设置和使用应用程序所需的所有详细信息。Getting Started

学分

这个应用程序是由Animikh Aich开发的，您可以在这里与他联系，您可以查看项目页面以了解更多详细信息。Animikh Aich here project page