如何零代码制作深度学习的趣味app（适合新手）
本文分为四个部分，将教大家如何零代码快速构建一个图片分类的app
- 准备训练数据
- 使用工具训练模型
- 使用demo并体验
- 如何发布应用并做优化？请参考下一篇文章。
深度学习的趣味app简单优化（适合新手）
前言
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，但是很多网上的学习资料都没有办法直接在移动端使用，原因就是移动端对于模型的大小非常敏感，同时性能也要达到同等的水平。对于刚入门的新手来说，工作量非常大。
因此，本文将介绍如何零代码构建移动端可用的深度学习示例，有任何问题也随时欢迎联系作者。
序言
大家可能都遇到过这样一个场景，看见可爱的猫猫从身边走过却不知道这个猫咪的品种，那么是不是可以做一个分类器去帮助我们进行鉴别猫咪的品种呢？
答案是肯定的，我们利用本文就可以快速零代码开发出一款猫咪分类器，看看效果，感觉还不错哦。
当然，根据调整数据集，可以训练出很多种分类器，比如汽车分类，垃圾分类，甚至宠物小精灵分类，只要有足够大的脑洞，利用此功能可以完成很多有意思的事情。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、注册开发者账号（6min）
1.进入华为开发者官网
https://developer.huawei.com/consumer/cn/，点击注册。
2.点击管理中心，注册个人开发者
使用个人银行卡认证比较快。
二、环境准备（依赖网络环境）
1.下载android studio
下载地址：https://developer.android.google.cn/studio/
2.安装工具HMS Toolkit
选择file->settings->plugin->搜索hms toolkit。安装并重启ide。
3.找到hms，选择coding assistant
4.跳出以下页面，选择允许。如未跳出以下页面需清理浏览器缓存
5.登录成功后，Android Studio 跳转如下
6.进入页面并配置python环境变量
点击AI，选择AI Create，选择image，若出现以下情况需配置python环境变量
下载链接如下：
https://www.python.org/downloads/release/python-375/
建议选择executable installer，比较方便。
！！！注意python版本必须为3.7.5
！！！安装请勾选ADD To PATH，可以免去自己配置环境变量的问题。
三、数据集构建（根据实际情况而定）
构建数据集很简单，如果想做猫咪品种分类的app，只要创建一个叫做cats的文件夹
！！！ 注意目录中不要有中文，包含的图片可以是jpg，png，注意不要有gif。
里面包含想做分类的品种，如加菲猫，布偶猫，美短，英短，暹罗猫（5类）。
每一个文件夹下的图片如下。
数据集需要做数据清洗，要保证每张图片尽可能的清晰，并且不含有别的一些干扰因素，比如猫占图中的比例过小，混有其他品种的猫，人出现在画面中，光照过暗或者过曝等等，当然，本例中的图片训练集也会提供链接下载。
在此推荐大家使用一款叫做fatkun的图片批量下载软件。是chrome中的一款插件，非常简单好用。
四、训练模型并生成app
1. 导入数据集
当显示为check success以后，可以自行调整训练的代数和学习率
学习率可以调小一点，代数可以调高，但是要注意不要过拟合。训练结果的精度同时依赖数据集，学习率和训练代数。点击create model
2. 点击generate demo并保存
注意存放的工程目录不能有中文路径。
3. 运行demo
将训练好的demo使用android studio打开，等待gradle进行自行更新下载。
usb连接上已经打开开发者模式的手机，等待出现手机的名称并点击绿色按钮。
赶快体验一下~
至此你已经成功的构建了一个分类器，是不是很激动？？？
Q&A
- 这一步可能耗时较长，请耐心等待。
- 数据集的种类没有限制，可以自行添加种类或者删除种类，但是要保持种类大于两个。
- 如何发布应用并做优化？请参考下一篇文章。
深度学习的趣味app简单优化（适合新手） - app能够参加那些活动？
可以联系微信号：HMSMachineLearning