python - SageMaker 图像分类 : How to get an ordered list of classes corresponding to the output of the model

Question

我正在使用自定义数据集在 AWS sagemaker 上训练多类图像分类模型。该数据集有大约 50 个类。我正在关注这个笔记本:Image classification transfer learning demo

根据我的理解，模型的最后一层输出对应于我们数据集中每个类别的概率。 Sagemaker 期望数据集以 mxnet recordio 的 .rec 格式提供。因为我没有手动将标签转换为单热编码，所以我不知道哪一层正在为哪个类输出概率。如何获得有序的类列表，其中索引对应于模型最后一层的输出。

即使是 AWS 提供的笔记本(上面的链接)也有硬编码的有序列表(列表:object_categories)。

转换为 .rec 格式之前我的数据集如下所示:

./train/object1/
   -image1.jpg
   -image2.jpg
   -image3.jpg
   -...image500.jpg
./train/object2/
   -image1.jpg
   -image2.jpg
   -image3.jpg
   -...image500.jpg
.
.
.
./train/object50/
   -image1.jpg
   -image2.jpg
   -image3.jpg
   -...image500.jpg

我们将不胜感激任何帮助。

Answer 1

标签嵌入在 recordio .rec 文件中，因此对于自定义多标签应用程序，您必须重新标记。坦率地说，文档不是很好，但这是一个起点(到底部):https://mxnet.incubator.apache.org/faq/recordio.html

至于有标签的层，最后一层是产生标签概率的层。模型架构在 Sagemaker 中被抽象化，设置类超参数确保最后一层将为 .rec 文件中找到的类数分配概率。