A simple baseline for SIGS_Big_Data_ML_Exam_2021.
https://www.kaggle.com/t/b7ed697207f0401b94a1f5c49c559d68
- python 3.6
- torch 1.5.1
- torchvision 0.6.0
- tqdm
必须用 GPU 跑 Q.Q (3 min per epoch on Tesla T4 8GB Memory)
下载数据到指定路径 ./data/food/,将三个文件夹分别移动到:
./data/food/train./data/food/val./data/food/test
生成索引文件，创建数据集：
python prepare.py --src /data/food/train --out /data/food/train.txt
python prepare.py --src /data/food/val --out /data/food/val.txt
修改 dataset.py 的 107-108 行为你的指定路径
修改 config.py 的超参数为你需要的值
root修改为你的项目本地路径
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py
这部分代码请同学们自己实现
功能为用训练好的模型测试 ./data/food/test 路径下的所有图片，并生成 submission.txt 文件
请注意提交格式
- 这只是个baseline，不要求一定使用这个代码
- 遇到问题及时与助教沟通，或者提
issues - 请维护好自己的
git commit记录，尽量在每次commit时都写明自己的具体工作