之前我在哔哩哔哩发表的《大话神经网络，10行代码不调包，你打我我看不懂！”视频之后，因为通俗易懂，受到很多朋友的喜欢！但是有些朋友直接打电话是不够的，因为大话神经网络只有四个神经元。 也有朋友问不写代码能做人工智能吗？ 针对这两个问题，我录制了一个新的视频，实现了一个基于CNN的用于图像分类的神经网络！华为云视频:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102831在视频中，我们先运行一段基于tensorflow的代码，让大家体验一下数据准备、训练、使用模型的原始过程。 相关tensorflow代码和资源可以从我的github下载:maihu code/tensor flow-Image-Detection。接下来我会详细讲解如何使用华为云ModelArts轻松实现一个零代码的图片分类网络，并且可以发布给你的朋友使用。 如果看不了视频，也可以看下面的图文教程:1。在华为云的对象存储服务(OBS)中创建一个桶选择区域，输入桶名，根据需要调整其他选项。在这里，我们都使用默认值2。创建bucket后，我们将在bucket中创建几个新文件夹，目录结构如下。train用于存储我们的培训数据。Out是用来把我们的训练成果麦叔└—食品-img ├—— out └——火车3。我们将训练数据上传到train目录，训练数据可以在顶部的github链接中获取。4.返回ModelArts，选择创建数据集并输入名称。输入数据集位置和输出数据集位置:选择我们刚刚在OBS中创建的目录。5.数据集准备好之后，我们可以创建一个图片分类的项目，输入项目名称，为数据集选择“现有数据集”，选择刚刚创建的数据集。6.创建项目后，您可以开始培训。点击开始训练。我们只是使用默认参数进行训练设置。单击“确定”成功创建任务，并稍等片刻，等待培训完成。单击默认部署以在1小时后自动停止。7.在部署上线后测试我们的模型。可以上传一张图片，点击预测，右侧会出现预测结果。你可以看到模型成功预测了我们下面这张图。 同时，我们也可以通过一个URL接口调用我们的模型。祝大家学习愉快！点击关注，第一时间了解华为云鲜科技~