liuzhuang1024/cifar10_flyai

cifar10使用resnet进行图片分类

CIFAR10_FlyAI

项目官方网址

通过迭代自己的算法模型并提交训练，获取奖金池高额奖金。小提示：抢先更新算法排行榜，有更大机会获取高额奖金哦

---

竞赛说明

• 参加项目竞赛必须实现 model.py 中的predict_all方法，系统才能给出最终分数。

样例代码说明

app.yaml

是项目的配置文件，项目目录下必须存在这个文件，是项目运行的依赖。

processor.py

样例代码中已做简单实现，可供查考。

处理数据的输入输出文件，把通过csv文件返回的数据，处理成能让程序识别、训练的矩阵。

可以自己定义输入输出的方法名，在app.yaml中声明即可。

    def input_x(self, image_path):
        '''
        参数为csv中作为输入x的一条数据，会被Dataset类中的next_batch()方法多次调用。
        :params: 输入的数据列表
        :return: 返回矩阵
        '''
        pass

    def input_y(self, label):
        '''
        参数为csv中作为输入y的一条数据，会被Dataset类中的next_batch()方法多次调用。
        :params: 数据标签列表
        :return: 返回矩阵
        '''
        pass
    
    def output_y(self, data):
        '''
        验证时使用，把模型输出的y转为对应的结果
        :param data: 预测返回的数据
        :return: 返回预测的标签
        '''
        pass

main.py

样例代码中已做简单实现，可供查考。

程序入口，编写算法，训练模型的文件。在该文件中实现自己的算法。

通过dataset.py中的next_batch方法获取训练和测试数据。

# 数据获取辅助类
dataset = Dataset()
x_train, y_train, x_test, y_test = dataset.next_batch(BATCH)

通过model.py中的save_model方法保存模型

# 模型操作辅助类
model = Model(dataset)
model.save_model(YOU_NET)

如果使用PyTorch框架，需要在net.py文件中实现网络。其它用法同上。

model.py

样例代码中已做简单实现，可供查考。

训练好模型之后可以继承flyai.model.base包中的base重写下面三个方法实现模型的保存、验证和使用。

   def predict(self, **data):
        '''
        使用模型
      	:param data: 模型的输入的一个或多个参数
        :return:
        '''
        pass

    def predict_all(self, datas):
        '''
        （必须实现的方法）评估模型，对训练的好的模型进行打分
      	:param datas: 验证集上的随机数据，类型为list
        :return outputs: 返回调用模型评估之后的list数据
        '''
        pass
   
    def save_model(self, network, path=MODEL_PATH, name=MODEL_NAME, overwrite=False):
        '''
        保存模型
        :param network: 训练模型的网络
        :param path: 要保存模型的路径
        :param name: 要保存模型的名字
        :param overwrite: 是否覆盖当前模型
        :return:
        '''
        self.check(path, overwrite)

predict.py

样例代码中已做简单实现，可供查考。

对训练完成的模型使用和预测。

path.py

可以设置数据文件、模型文件的存放路径。

dataset.py

该文件在FlyAI开源库的flyai.dataset包中，通过next_batch(BATCH)方法获得x_train y_train x_test y_test数据。

FlyAI开源库可以通过pip3 install -i https://pypi.flyai.com/simple flyai 安装。

---

FlyaI终端命令

Windows用户

1. 下载项目并解压

2.打开运行，输入cmd，打开终端

Win+R 输入cmd

3. 使用终端进入到项目的根目录下

首先进入到项目对应的磁盘中，然后执行

cd path\to\project

Windows用户使用 flyai.exe

4. 初始化环境并登录

下载完成之后，执行下列命令并使用微信扫码登录

flyai.exe init

登录成功之后，会自动下载运行所需环境

5. 本地开发调试

执行

flyai.exe test

安装项目所需依赖，并运行 main.py

如果使用本地IDE开发，可以自行安装 requirements.txt 中的依赖，运行 main.py 即可

6.提交训练到GPU

项目中如有新的引用，需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

flyai.exe train

返回sucess状态，代表提交离线训练成功

默认训练成功后不公开在项目排行榜中，公开项目需在提交训练时执行

flyai.exe train -p=1

完整训练设置执行代码示例：

flyai.exe train -p=1 -b=32 -e=100

通过执行训练命令，本次训练循环 100 次，每次训练读取的数据量为 32 ，公开提交模型

Mac或Linux用户

1. 下载项目并解压

2. 使用终端进入到项目的根目录下

cd /path/to/project

Mac和Linux用户使用 ./flyai 脚本文件

3. 初始化环境并登录

授权flyai脚本

chmod +x ./flyai

下载完成之后，执行下列命令并使用微信扫码登录

./flyai init

登录成功之后，会自动下载运行所需环境

4. 本地开发调试

执行

./flyai test

安装项目所需依赖，并运行 main.py

如果使用本地IDE开发，可以自行安装 requirements.txt 中的依赖，运行 main.py 即可

5.提交训练到GPU

项目中如有新的引用，需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

./flyai train

返回sucess状态，代表提交离线训练成功

训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

默认训练成功后不公开在项目排行榜中，公开项目需在提交训练时执行

./flyai train -p=1

完整训练设置执行代码示例：

./flyai train -p=1 -b=32 -e=100

通过执行训练命令，本次训练循环 100 次，每次训练读取的数据量为 32 ，公开提交模型

---

FlyAI全球人工智能专业开发平台，一站式服务平台

扫描下方二维码，及时获取FlyAI最新消息，抢先体验最新功能。