Jerry之前的兩篇文章介紹了如何通過Restful API的方式，消費SAP Leonardo上預先訓練好的機器學習模型：

如何在Web應用里消費SAP Leonardo的機器學習API
部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry環境的應用如何消費

當時Jerry提到，Product Image Classification API只支持29種產品類別：

如果我們開發應用時需要支持額外的產品類別，就得需要自行提供該產品類別的圖片并重新訓練。

下面是SAP Leonardo上機器學習模型的重新訓練步驟。

假設我們期望重新訓練之后，Product Image Classfication這個模型能夠識別出不同種類的花，那么我們首先得搞到大量花的圖片。Tensorflow的官網上，已經體貼地給想做模型訓練的學習者們，提供了一個做練習用的壓縮包，里面包含了大量各式花的圖片。
http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz

SAP Leonardo接受的能用于重新訓練模型的數據集，必須符合下列的層級結構，即training, validation和test三個文件夾下面，分別包含以產品類別命名的字文件夾，且數據規模之比為8:1:1.

有了用于訓練的數據后，下一步就是把這些數據上傳到SAP Leonardo的模型在線存儲平臺上。

Jerry的前一篇文章部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry環境的應用如何消費曾經介紹了如何在SAP云平臺上創建Leonardo機器學習的服務實例，這個實例的service key里包含了一個IMAGE_RETRAIN_API_URL，可以用來獲取在線存儲的url：

向這個url發送一個HTTP get請求，得到在線存儲的url：

把這個url粘貼到瀏覽器里，輸入postman里返回的accessKey和secretKey登錄，就能以web的方式訪問這個在線存儲了：

下一步是把本地的訓練文件上傳到這個部署在AWS上的在線存儲上去。

首先用命令行mc config host定義一個名為sapjerrys3的遠程站點，將上一步從postman獲得的AWS在線存儲url，accessKey和secret綁定到這個站點上：

然后使用命令行上傳文件：
mc.exe cp -r C:\Code\MachineLearningStudy\flowersjerry sapjerrys3\data
大概十幾分鐘后，文件上傳完畢：

此時可以從瀏覽器里看到AWS在線存儲上傳完畢的訓練文件。

現在可以提交一個后臺作業了，讓Leonardo去處理這些上傳好的文件，ABAP顧問們可以把這個動作理解成在Netweaver事務碼SM36里定義一個后臺作業并提交。發送一個HTTP post請求，除了下圖jobName, dataset和modelName需要自己維護外，其他字段都使用SAP官網上定義的默認值。

這個請求會返回一個后臺作業ID，抄下來后把它拼到url末尾，然后重新發送一個HTTP get請求，即可查詢到這個作業的執行情況。Jerry做的時候，等待了大概五分鐘，作業狀態就變為SUCCEEDED了。

因為上一篇和本文做的練習都是在SAP Cloud Platform的CloudFoundry環境中進行的，因此我們也可以用cf命令行來查詢這些作業的執行情況：

cf sapml retraining jobs -m image

如果遇到作業狀態為FAILED的情況，去AWS在線存儲上查看以作業名稱命名的文件夾，里面包含了詳細的訓練日志，可以用作錯誤分析：

在這個訓練好的模型能正式被使用之前，我們還需要對其進行部署，類似ABAP Netweaver里的“激活”動作。

和提交訓練的后臺作業類似，模型部署也是一個異步執行的步驟，提交部署請求后，得到一個部署作業ID：ms-26c5a22c-6d07-4164-8222-a4182969162d

根據這個部署作業ID可以查詢模型部署狀態：

成功部署后，我們就可以用Restful API消費這個模型了，url的格式為：https://mlfinternalproduction-image-classifier.cfapps.sap.hana.ondemand.com/api/v2/image/classification/models//versions/1

我從網絡上隨便找一張向日葵的照片，

將這張圖片作為HTTP POST的參數發給我重新訓練并且部署好的模型flowerjerrymodel，得到的結果顯示，重新訓練后的模型認為這張圖片有大約87%的可能性是代表向日葵。

接下來有時間的話，我打算搜集一些異形的圖片來訓練，看SAP Leonardo能不能把我桌上掛著的這個異形吊飾識別出來。感謝閱讀。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何对SAP Leonardo上的机器学习模型进行重新训练的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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