先决条件：如何使用IBM watson 使用视觉识别模块的内置图像分类器？
IBM Watson Visual Recognition 是一种工具，它使用深度学习算法来分析图像，并允许用户自动识别图像中包含的主题和对象，并将这些图像组织和分类为类别。有趣的是，它允许您构建自己的自定义图像分类器，然后在云中训练和测试这些模型。
你会从中学到什么？
您将利用 IBM Watson Visual Recognition (VR) 使用您构建的自定义图像分类器上传和分类您的图像。
你会需要什么？
- IBM Cloud 帐户（注册 IBM Cloud Lite 帐户不需要信用卡，并且创建 Watson Discovery 服务的 Lite 计划实例不会产生相关费用）。
- 具有良好互联网连接的设备。
完成指南后，您应该会看到以下仪表板，直到先决条件中提到的第 7 步。
对于我们在视觉识别服务中创建的自定义模型，我们对 3 个品种的狗进行了分类。您可以使用任何类别的任何对象，例如水果、徽标，以及一天中的不同时间（例如早上、下午、晚上和晚上）。
程序
第 1 步：首先创建我们的第一个训练类。
单击创建类选项卡。
在下一个屏幕上输入您班级的名称。让我们从哈士奇开始，所以我们命名我们的第一类哈士奇。
第 2 步：上传训练数据集。
单击“浏览”，然后选择包含班级训练图像的数据集文件（.zip 文件）。我选择了哈士奇。
Using a zip file containing all images of a single class is better as it will be efficient and faster to use.
第 3 步：将上传的数据集添加到您的模型中。
单击 Husky.zip 旁边的复选框（在我的例子中），然后单击Add to Model 。
第 4 步：现在对 Beagle 和 Golden Retriever 的数据集执行相同操作。然后点击“训练模型”。
注意：训练可能需要几分钟或更长时间，具体取决于数据集的大小和分辨率
点击受过训练。
第 5 步：测试您的模型。
单击“测试”选项，然后浏览上传您的测试数据集（我的测试数据包含所有 3 种犬种的混合）。
上传测试数据后，它将自动开始分析所有图像。
第 6 步：查看结果
