百度推出的 EZDL 到底怎样？

在前面的一篇文章 百度推出EZDL，编程小白也可训练AI 中，我为大家介绍了百度推出的在线可视化AI工具: EZDL。从介绍上看，这款工具似乎不错，不过是否真如宣传的： 任何人不用编写一行代码就可以轻松地构建、设计和部署人工智能（AI）模型 ，这得试用之后才知道。

从浏览器中打开网址：http://ai.baidu.com/easydl/ ，即可到达EasyDL大本营。界面非常简洁，有视频介绍、文档，点击 开始训练模型 即可开始。

首先需要选择模型类型，一种是 图像分类 ，一种是 物体检测 。图像分类比较简单，数据也比较容易准备，出于演示的目的，这里选择了 图像分类 。

点击了 图像分类 之后，进入模型中心。

点击 创建模型 ，输入模型名称、联系方式和功能描述，即可创建一个模型。注意这里联系方式需要填写电话号码，输入邮箱地址无效。

模型创建之后，还需要创建数据集，也就是标注好的图片。点击界面中的 创建数据集 ，开始上传准备好的数据集。

输入数据集名称，上传数据集。

需要注意的是，数据集以压缩包上传，压缩包仅支持zip格式，压缩包大小需要在5GB以内，而且压缩包里的文件夹命名是标签名，只能包含数字/字母/下划线。压缩包的目录结构请按下图进行组织：

没有带标记的图片？不要着急，我们可以从网上获取公共的数据集，我就是从这个网址

http://www.vision.caltech.edu/visipedia-data/CUB-200-2011/CUB_200_2011.tgz 获取的有关鸟类的图片数据集。这个数据集有点大，而且压缩格式也不是zip（虽然压缩包并没有超过限制大小，但尝试几次上传，都出现了超时），所以我的解决方法是解压后，然后之选择其中10个类别的图片进行压缩。解压之后images目录下的图片按照类别分了子目录，但目录名包含了字符 . ，这不符合要求，需要去掉这个 . 或者修改为下划线。修改后压缩为zip格式，即可上传。

上传之后点击 训练 ，即可开始训练模型。取决于数据集的大小，需要训练的时间不一样。虽然界面上提示要很长时间，但实际上对于我上传的这样小规模的数据集，训练只需几分钟。

模型训练完成后，还可以进行评估，也就是评估模型的准确率。系统会将上传的数据一部分作为训练数据集，一部分作为验证数据集。点击 校验 之后，系统给出模型的准确率为：top1准确率88.82%，top5准确率99.41%。当然，我们还可以上传图片进行测试，我从百度图片中找到一幅 Rhinoceros Auklet 的图片，上传上去，测试结果为Rhinoceros Auklet的可能性为93.02%。

如果觉得模型不错，即可可以进行发布，也就是你可以通过web请求来调用这个图像分类模型：

到这里，整个流程走完。

从整个过程来看，我们完全不需要任何机器学习或人工智能的知识，也没有任何地方需要编程，整个流程也相当直观，我们只需要准备带标记的数据集，看样子似乎达到了所宣传的效果。

但整个流程走下来，我内心还是感觉不踏实，这就是人工智能吗？模型的准确率为88.82%，我要提高准确率该怎么做？我想要实现一个美颜的功能，这个easydl能做到吗？我想要预测房价走势呢？

这样看下来，这个在线工具只是完成了人工智能最基础的两个应用场景，而且图片分类经常作为深度学习的入门demo进行实现，在实际项目中，会碰到很多需要优化的地方，这都是easydl工具无法提供的。试用下来，我放心了，这类工具暂时抢不了我的饭碗。