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A Guidance on PyTorch Coding Style Based on Kaggle Dogs vs. Cats
Python
Branch: master
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Latest commit cf8cd60 Feb 3, 2018
Permalink
Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
checkpoints tiny fix Nov 29, 2017
data update dataset.py add shuffle imgs Nov 29, 2017
models init Sep 3, 2017
utils init Sep 3, 2017
PyTorch实战指南.md init Sep 3, 2017
README.md Update README.md Feb 3, 2018
config.py tiny fix Nov 29, 2017
main.py tiny fix Nov 29, 2017
requirements.txt init Sep 3, 2017

README.md

PyTorch 实践指南

本文是文章PyTorch实践指南配套代码,请参照知乎专栏原文或者对应的markdown文件更好的了解而文件组织和代码细节。

本部分内容属于 《深度学习框架PyTorch:入门与实践》一部分, 关于该书的源码,以及更多案例,请查看github

数据下载

  • kaggle比赛官网 下载所需的数据
  • 解压并把训练集和测试集分别放在一个文件夹中

安装

  • PyTorch : 可按照PyTorch官网的指南,根据自己的平台安装指定的版本
  • 安装指定依赖:
pip install -r requirements.txt

训练

必须首先启动visdom:

python -m visdom.server

然后使用如下命令启动训练:

# 在gpu0上训练,并把可视化结果保存在visdom 的classifier env上
python main.py train --data-root=./data/train --use-gpu=True --env=classifier

详细的使用命令 可使用

python main.py help

测试

python main.py --data-root=./data/test --use-gpu=False --batch-size=256
You can’t perform that action at this time.