dhacks-pytorch-cnn

ι208研究室の (0, 0) と (13, 12) の2地点をCNNで分類する、ディープラーニングモデルです。 サンプルは Python 3.10 と PyTorch 2.1.1 によって構築されています。

環境構築

1. GitHubからクローンして、ディレクトリに移動します。

git clone https://github.com/nkzwlab/dhacks-pytorch-cnn.git
cd dhacks-pytorch-cnn

2. Pythonのvenvを使用して作業ディレクトリに仮想環境を作成した後、移動します。

• Mac, Linux

python -m venv venv
source venv/bin/activate

• Windows

python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

3. 仮想環境の中で、必要なライブラリをインストールします。

pip install -r requirements.txt

4. Weights & Biases にログインします。

学習経過のグラフを見ることができるサイトです。
事前に、https://www.wandb.jp/ からW&Bアカウントを作成しておいてください。

wandb login

5. 以上で、モデルの学習を開始できます！

python main.py

推論時には、以下のように main.py のpredictのコメントアウトを外し、model_path の20231119175655の部分を使用したいモデルのパスに置き換えることで、テストデータへの予測精度を確認できます。

# train()
predict(model_path="outputs/20231119175655/model.pth")