如何把已標記相片上載至Google CoLab 進行訓練?
準備工作。請確定已準確已完成以下工作。
1. 把相關的程式碼上載至Google Drive。(參考這裡)
2. 把相關的已標記相片及相關文件上載至Google Drive。(參考這裡)
3. 於Google Drive 上安裝Colaboratory，以便執行ipynb的文件。(參考這裡)
如有問題，請參考這文件「使用Google Colab進行人工智能模型訓練前的準備工作」，按此連結相關網址。
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留意，以下的示範的基本資料如下:
項目(project)名稱: fsstest
辨別物件類別(class)數目: 2
辨別的物件名稱及存放的文件夾: (1) superman (2) doraemon
開始訓練啦!
1. 使用chrome 瀏覽器，登入Google Drive。
- 開啟CocoRobo自定義訓練代碼及簡要提示.ipynb，Google Drive 會使用Colaboratory 程式開啟。
- 由於Google Drive 內可能有許多文件，最佳的方法是於搜尋欄輸入cocorobo，便可快速找到，如下:
重要提示: 每次進行新的人工智能模型制作時，請先刪除原來的，再重新上載一份新的文件。不可使用同一文件制作不同模型! 如果你開啟一個已執行過的ipynb文件的話，你會發現內裡已有一些資料的。
開啟後，基本上逐一執行每行指令便可以，總共有20個步驟。
但留意，部份指令行需要自行輸入相關資料夾名稱或其他資料才能繼續正確執行。
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正式開始!
[步驟1]
按下左方箭咀執行便成。作用是切換Tensorfloow 版本為1.0版本。
[步驟2]
按下執行便成。作用是查看並確認當前版本號。
[步驟3]
按下執行，留意，這步驟需要輸入一些資料。作用是掛載你使用中的Google Drive至雲端另一方的Google Colab，以便執行運算。這過程需要你的授權。
按畫面指示，連結相關的網址(URL)。
選擇你上載文件的Google 戶口。
畫面會出現以下提示，提示會讀取你Google Drive內甚麼資料，按到最後。
按「允許」便可以。
允許後，會出現以下畫面授權碼，按右方複製便可以。
把這授權碼貼上(按Ctrl+V)，然後按Enter，這段指令便會運行。
這指令運完完畢後，會出現以下語句(Mounted at /content/gdrive)
[步驟4]
按下執行便成。作用是驗證是否已連接你的Google Drive，會顯示你的Google Drive內的文件名稱。
[步驟5]
按下執行便成。作用是下載模型訓練工具包而已，程式會自動執行的。
[步驟6]
按下執行便成。作用是更換路徑，到達相關程式的位置。
[步驟7]
按下執行便成。作用是初始化模型訓練工具包，需時約1-2分鐘，視乎電腦效能而異。
[步驟8]
留意，此處要先修改文件夾名稱，換成你自己於Google Drive上用作訓練的文件夾的名稱。如下圖是fsstest。
緊記以上的填入正確文件夾名稱，否則以下步驟會出現錯誤。如出錯的話，重新輸入正確文件夾名稱，然後再執行以上步驟便成。
[步驟9]
按下執行便成。作用是複製數據。
[步驟10]
按下執行便成。作用是檢查複製(copy)是否已完成。會顯示想應的文件夾名稱。
[步驟11]
按下執行便成。作用是生成訓練模型所需配置文件
[步驟12]
留意，此處要輸入一些資料。先輸入project的名稱，輸入跟文件夾相同的便成。
例如以下，輸入fsstest，然後按enter
輸入要分類的數目，例如這次是2，然後按enter。因為祗有兩個文件夾。
完成後，會出現以下語句。
[步驟13]
按下執行便可以。作用是進入訓練模型所在文件夾。
[步驟14]
按下執行便成。作用是正式開始訓練，會出現以下畫面。
留意，程式會不斷自行運作。留意，A位置是次數(上圖是11)，B位置是準確度(上圖是9.804940)。次數當然愈多愈好，準確度數字則愈少愈好。
但Google Colab這訓練模型服務，免費版有時間限制，大概約12小時(不太確定)，因此學習時最好不要超出這時間，否則停止後便甚麼東西也取不回。
建議次數大概達6000，準確度少於0.06便成。(當然商業上實際應用要求高得多，有需要時付費便可以。)
下方會顯示已持續了多長時間。
次數大概到6000及準確度少於0.06時，便可以再按程式，稍等一會，程式便會停止。
完成後，會於下方顯示完成時間。
[步驟15]
按下執行便成。作用是開始進行測試。
[步驟16]
按下執行便成。系統會自動隨機於你上載的圖片中抽出一張用作測試。
[步驟17]
按下執行便成。作用是回到工具包文件夾主目錄，以便匯出模型文件。
[步驟18]
留意，按下執行時，會彈出訊息要求你輸入project的名稱，例如此處的fsstest，系統會導出一個以這命名的模型文件，此處應是fsstest.kmodel。
以上過程會消耗一些時間。
[步驟19]
按下執行便成。作用是檢查是否生成而已。
[步驟20]
留意，按下執行時，會彈出對話框內要求輸入欲存放回Google Drive的名稱，填入project名稱便可以。這裡是fsstest。
之後，應該已存至你的Google drive內，檢查一下。
如何搜尋已存放至Google Drive的kmodel 文件?
由於你的Google Drive內可能有許多文件，最佳的檢查方法是直接搜尋，於搜尋位置輸入fsstest，應看到一個名叫fsstest.kmodel的文件，
把這已訓練的模型文件，複製回micro SD card內的user文件夾內，便可於cocorobo程式內使用。
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