https://github.com/chenyuntc/pytorch-best-practice

A Guidance on PyTorch Coding Style Based on Kaggle Dogs vs. Cats
https://github.com/chenyuntc/pytorch-best-practice

image-classification pytorch visdom

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A Guidance on PyTorch Coding Style Based on Kaggle Dogs vs. Cats

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/chenyuntc/pytorch-best-practice
• Owner: chenyuntc
• Created: 2017-09-03T13:13:30.000Z (over 7 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2020-07-13T17:27:47.000Z (over 4 years ago)
• Last Synced: 2025-01-18T01:05:58.157Z (13 days ago)
• Topics: image-classification, pytorch, visdom
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 22.5 KB
• Stars: 745
• Watchers: 19
• Forks: 225
• Open Issues: 12
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
# PyTorch 实践指南 

本文是文章[PyTorch实践指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/29024978)配套代码，请参照[知乎专栏原文](https://zhuanlan.zhihu.com/p/29024978)或者[对应的markdown文件](PyTorch实战指南.md)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](https://github.com/chenyuntc/pytorch-book)

## 数据下载

- 从[kaggle比赛官网](https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data) 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](http://pytorch.org)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

```