Репозиторий для классификации изображений

Требования для запуска

1. Python 3.8 или выше.
2. Для GPU видеокарта с поддержкой CUDA 11.1.
3. Доступ в Google Drive для DVC.

Как запустить

Зависимости

Установка PyTorch с GPU:

pip install -r ./requirements.gpu.txt

PyTorch с CPU только:

pip install -r ./requirements.cpu.txt

Установить зависимости только после установки PyTorch:

pip install -r. /requirements.txt -r ./requirements.dev.txt

Скачать данные из DVC:

dvc pull

Запуск обучения

Все стадии можно посмотреть через:

dvc dag

В configs находятся все основные параметры обучения. Для проведения эксперимента достаточно поменять значения и запустить обучение с финальной оценкой:

dvc repro test

После выполнения всех стадий результаты предсказаний на test будут сохранены в файл prediction.csv.

Для просмотра метрик достаточно выполнить:

dvc metrics show

Метрики из test_metrics учитывать не нужно т. к. это результат тестового запуска обучения для автотестирования.

При внесении изменений в код необходимо запустит тесты и проверить работу:

dvc repro fast-tes

Запуск тестов:

pytest --cov=model --cov=training ./tests