生活垃圾分类

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剩余奖金 ¥ 1,648

立即报名

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大赛简介

自今年7月1日起,上海市将正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。垃圾分类,看似是微不足道的“小事”,实则关系到13亿多人生活环境的改善,理应大力提倡。

垃圾识别分类数据集中包括class、cardboard、metal、paper、plastic、trash,共6个类别。

生活垃圾由于种类繁多,具体分类缺乏统一标准,大多人在实际操作时会“选择困难”,基于深度学习技术建立准确的分类模型,利用技术手段改善人居环境。

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制,长期有效开放

如何参赛?

  • 请在项目详情页点击【立即报名】按钮,首次需验证手机号、完善报名信息
  • 请点击本页的【资料下载】按钮,下载参赛资料并详细阅读README.md文件

参赛选手说明

  • 参赛人员身份信息需保证真实、有效,大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
  • 欢迎海内外的在校学生,算法工程师和所有AI爱好者参与
  • 本次竞赛报名形式:以个人形式本地提交作品线上审核,并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
  • 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群,一起学习进步!重要通知也将在群内发布,不要错过哦

比赛作品说明

  • 最终比赛成绩以排行榜显示排名为准
  • 根据作品提交时间先后顺序进行人工审核,审核合格后提交至排行榜
  • 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
  • 所有相似代码将一律不通过审核!!情况多次出现者封号处理
  • 如有发现利用非正常手段作弊行为,奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回,情节严重者封号处理
  • 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明

大赛奖项设置

奖项说明:

奖项设置 获奖人数 奖金额度说明(按最终得分评判)
参与奖(总奖金30%) 所有人 不同得分区间获得相应的竞赛奖金
突破奖(总奖金20%) 所有人 更新排行榜得分,获取相应竞赛奖金
排名奖(总奖金50%) 第一周/月前3名(冠、亚、季军) 项目上线第一周、第一个月; Time_P(周) = 0.5,Time_P(月) = 0.5;K1=0.5,K2=0.3,K3=0.2;
不同框架奖励 所有人 获得60FAI币用于GPU训练资源消耗

备注:

  • 上线时间:2019-06-26
  • 周排行奖结算时间:2019-07-03 15:00:00;月排名奖结算时间:2019-07-26 15:00:00
  • 奖金获取标准:95<Score 按照得分比例获取奖金
  • 获得奖金分为3部分:参与奖、突破奖为审核完毕实时获取的奖金,排名奖需在规定时间结束后根据排名顺序获得
  • Bouns表示为:奖金池总金额;Score表示为:模型得分;
  • 【参与奖】相同得分区间无法再次获得奖励
  • 各项奖金获得计算公式参考如下:
  • 参与奖(Participation Award)
  • R表示:得分的区间系数;T表示为:相同得分区间得分人数;
  • 100-标准分:分为5个区间系数;R1(0.02),R2(0.08),R3(0.15),R4(0.25),R5(0.5)
  • 奖金计算公式1
  • 突破奖(Prizes)
  • N表示:第N次更新排行榜;Prizes_N-1表示:排行榜更新后已发放的突破奖金
  • 奖金计算公式2
  • 排名奖(Ranking Award)
  • Time_p表示:相关截止日期的奖金发放系数;K表示:每次发放排行榜前三名的分配系数;
  • 奖金计算公式3

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过实现算法并提交训练,获取奖金池奖金。小提示:抢先更新算法排行榜,有更大机会获取高额奖金哦!

数据描述

字段说明:

字段名 字段类型 取值区间 字段描述
image_path string 不为空 图片路径
labels int 大于等于 0, 小于等于 5 图片标签
name string 不为空 标签对应的中文

输入字段: image_path,

输出字段: labels,

参考文献:

[1]

评审标准

评审指标说明

  • 准确率(Accuracy):对于给定的测试数据集,预测正确的样本数与实际总样本数之比
  • True,表示预测正确的样本数数量
  • Total Number of Samples,表示实际总样本数数量
  • 计算公式如下:

比赛常见问题说明

Q:如何查看数据集?

  • 请在【赛事主题和数据描述>数据来源】点击文字链接查看原始数据集

Q:如何顺利提交作品并训练?

  • 请查看本详情页右侧栏提交指南代码命令提示,根据flyai命令提交作品并训练

Q:提交样例代码是否可获得比赛奖金?

  • 不可以。样例代码仅供开发者学习参考,如提交相似代码,不会通过人工审核且无法获取奖励

展开

排行榜

(每日 24 时更新)

1

提供者:Winteriscoming

530.50

batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为97.04。

2019-06-28 06:03:21

530.50

97.04

2

提供者:yosef

229.50

batch数据为16,循环次数为45次,损失函数优化完,最终完成评分为96.44。

2019-07-02 12:47:24

229.50

96.44

3

提供者:丶人狠话不多

575.00

batch数据为32,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为96.05。

2019-06-28 14:11:57

575.00

96.05

4

提供者:weiliming

2.25

batch数据为48,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为96.05。

Keras

ResNet

2019-07-04 13:46:47

2.25

96.05

5

提供者:no-free-lunch

15.25

batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为95.65。

2019-06-27 01:45:04

15.25

95.65

6

提供者:善假于物

batch数据为32,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为95.65。

2019-06-27 09:15:26

95.65

7

提供者:天涯·明月·刀

batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为95.65。

2019-07-09 12:29:24

95.65

8

提供者:justsoso

1.13

batch数据为28,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为95.26。

2019-07-02 13:07:20

1.13

95.26

9

提供者:elogi

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为95.26。

2019-07-17 08:19:09

95.26

10

提供者:sakuranew

batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为94.86。

2019-06-27 21:30:24

94.86

11

提供者:大佬们带带我

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为94.66。

2019-06-27 00:03:15

94.66

12

提供者:zhr

batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为94.66。

2019-07-02 22:44:55

94.66

13

提供者:malena

batch数据为28,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为94.66。

2019-07-02 22:57:45

94.66

14

提供者:我要起床学习了

batch数据为28,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为94.66。

2019-07-03 00:44:00

94.66

15

提供者:Xin Yao

batch数据为64,循环次数为150次,损失函数优化完,最终完成评分为94.66。

2019-07-17 09:53:42

94.66

16

提供者:恋旧却念旧

batch数据为64,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为94.27。

2019-07-02 07:44:45

94.27

17

提供者:道长的道

batch数据为32,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为94.27。

2019-07-08 14:38:26

94.27

18

提供者:Top1%

batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为94.07。

2019-06-27 17:07:58

94.07

19

提供者:小五弟

batch数据为64,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为94.07。

2019-07-02 16:27:48

94.07

20

提供者:HelloWor1d

batch数据为32,循环次数为188次,损失函数优化完,最终完成评分为93.08。

2019-07-01 03:43:03

93.08

21

提供者:minth

batch数据为64,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为92.69。

2019-07-17 14:28:34

92.69

22

提供者:交差墒

batch数据为8,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为92.09。

2019-06-27 06:09:22

92.09

23

提供者:stawary

batch数据为16,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为91.9。

2019-06-27 22:56:47

91.90

24

提供者:纶巾

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为91.7。

2019-07-03 07:43:40

91.70

25

提供者:YY

batch数据为1900,循环次数为240次,损失函数优化完,最终完成评分为90.91。

2019-07-03 15:01:20

90.91

26

提供者:唱跳RAP打篮球

batch数据为64,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为90.51。

2019-06-27 20:16:51

90.51

27

提供者:stronger

batch数据为16,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为89.53。

2019-07-03 18:41:38

89.53

28

提供者:cnn

batch数据为100,循环次数为320次,损失函数优化完,最终完成评分为89.33。

2019-06-29 00:16:16

89.33

29

提供者:侠

batch数据为64,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为89.33。

2019-07-09 17:59:27

89.33

30

提供者:会员1557754773

batch数据为128,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为88.74。

2019-07-01 20:02:37

88.74

31

提供者:isaiah

batch数据为256,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为88.34。

MxNet

CNN

2019-07-17 11:48:26

88.34

32

提供者:begins

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.94。

2019-07-04 20:24:29

87.94

33

提供者:YYYang

batch数据为128,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为87.15。

2019-07-17 08:39:30

87.15

34

提供者:ChangeBio

batch数据为64,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为85.97。

2019-06-27 03:04:14

85.97

35

提供者:王瑞

batch数据为64,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为85.97。

2019-06-28 12:28:39

85.97

36

提供者:默笑-苗

batch数据为64,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为84.98。

2019-07-17 11:06:38

84.98

37

提供者:薇

batch数据为16,循环次数为320次,损失函数优化完,最终完成评分为84.19。

2019-07-05 11:57:44

84.19

38

提供者:yangsmile

batch数据为516,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为83.99。

2019-06-27 12:50:25

83.99

39

提供者:Sunny

batch数据为32,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为83.6。

2019-07-08 17:40:19

83.60

40

提供者:飞扬

batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为83.4。

2019-07-03 19:21:37

83.40

41

提供者:鬼见愁

batch数据为32,循环次数为36次,损失函数优化完,最终完成评分为83.4。

2019-07-05 15:17:44

83.40

42

提供者:麦小杨

batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为83。

2019-06-27 02:32:24

83.00

43

提供者:波尔

batch数据为64,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为83。

2019-07-13 10:53:51

83.00

44

提供者:无......有

batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为82.21。

2019-07-03 18:21:27

82.21

45

提供者:zhengyuan

batch数据为128,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为80.83。

2019-06-27 03:49:54

80.83

46

提供者:Dr.PraIse

batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为80.83。

2019-07-13 10:12:03

80.83

47

提供者:释然

batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为80.63。

2019-07-02 02:35:40

80.63

48

提供者:Mr.Fire

batch数据为128,循环次数为2200次,损失函数优化完,最终完成评分为80.63。

Keras

CNN2

2019-07-14 14:49:10

80.63

49

提供者:chris2019

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为80.43。

2019-07-04 11:31:18

80.43

50

提供者:jianbin.xu

batch数据为128,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为79.84。

2019-06-26 18:37:17

79.84

51

提供者:之行

batch数据为32,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为79.84。

2019-06-29 23:15:06

79.84

52

提供者:Hw丶

batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为79.84。

2019-07-16 22:42:30

79.84

53

提供者:Ant_

batch数据为32,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为79.64。

2019-07-13 11:46:08

79.64

54

提供者:鹦武鸟

batch数据为16,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为78.85。

2019-06-30 10:12:42

78.85

55

提供者:天真无邪了

batch数据为64,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为78.85。

2019-07-09 12:21:52

78.85

56

提供者:菜

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为78.26。

2019-07-02 10:54:17

78.26

57

提供者:Matthew

batch数据为64,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为77.47。

2019-06-28 00:19:24

77.47

58

提供者:machinelearning小学生

batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为75.69。

2019-06-27 20:48:55

75.69

59

提供者:AiFool

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为75.3。

2019-06-26 23:29:47

75.30

60

提供者:李雄

batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为75.3。

2019-07-11 01:55:30

75.30

61

提供者:龙套

batch数据为64,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为74.51。

2019-06-27 23:49:30

74.51

62

提供者:八重樱

batch数据为64,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为74.31。

2019-07-17 12:03:58

74.31

63

提供者:zzzz

batch数据为128,循环次数为150次,损失函数优化完,最终完成评分为72.73。

2019-07-05 19:49:40

72.73

64

提供者:陈滨

batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为71.34。

2019-07-05 18:17:47

71.34

65

提供者:奎爷

batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为69.76。

2019-07-16 20:36:04

69.76

66

提供者:杰1562934981

batch数据为32,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为69.37。

2019-07-16 19:59:58

69.37

67

提供者:小菜鸟飞得高

batch数据为128,循环次数为66次,损失函数优化完,最终完成评分为68.58。

2019-07-05 11:11:07

68.58

68

提供者:hiccup

batch数据为128,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为67.39。

2019-06-29 23:13:03

67.39

69

提供者:loader

batch数据为1000,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为66.6。

2019-07-17 01:55:40

66.60

70

提供者:莫须有の嚣张

batch数据为32,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为65.22。

2019-07-15 21:48:05

65.22

71

提供者:clare

batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为63.83。

2019-06-27 03:06:42

63.83

72

提供者:化猫

batch数据为32,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为63.44。

2019-07-08 15:55:11

63.44

73

提供者:Joshua

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为59.68。

2019-06-27 19:50:43

59.68

74

提供者:codePlay

batch数据为64,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为58.5。

2019-06-27 01:23:03

58.50

75

提供者:Dummy_lee

batch数据为16,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为58.3。

2019-07-10 22:37:56

58.30

76

提供者:Air

batch数据为128,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为57.71。

2019-07-07 16:34:23

57.71

77

提供者:chyang

batch数据为64,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为57.11。

2019-06-28 22:10:54

57.11

78

提供者:叶正

batch数据为1000,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为56.72。

2019-07-03 16:46:11

56.72

79

提供者:Jason4521

batch数据为16,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为55.93。

2019-06-28 13:33:14

55.93

80

提供者:YYin

batch数据为1000,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为55.93。

2019-07-04 14:26:33

55.93

81

提供者:风轻云淡

batch数据为64,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为52.96。

2019-06-26 23:22:36

52.96

82

提供者:为之奈何

batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为52.57。

2019-06-27 21:56:31

52.57

83

提供者:mXs

batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为52.57。

2019-07-03 20:54:10

52.57

84

提供者:fighting

batch数据为256,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为52.37。

2019-07-16 16:09:54

52.37

85

提供者:zk_c

batch数据为64,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为52.17。

2019-07-10 17:44:14

52.17

86

提供者:pprp

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为51.98。

2019-07-07 16:05:12

51.98

87

提供者:Chris1560523905

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为49.6。

2019-06-30 00:39:34

49.60

88

提供者:暖阳。

batch数据为128,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为49.21。

2019-07-16 22:43:18

49.21

89

提供者:Devin Zhang

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为49.01。

2019-07-12 12:58:40

49.01

90

提供者:qwb

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为48.42。

2019-07-05 22:37:11

48.42

91

提供者:Frodo_X

batch数据为128,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为48.22。

2019-06-26 21:33:09

48.22

92

提供者:意犹未尽

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为46.25。

2019-07-07 16:47:46

46.25

93

提供者:观海听涛

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为45.65。

2019-07-03 15:14:58

45.65

94

提供者:Valentina

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为45.65。

2019-07-07 14:22:20

45.65

95

提供者:麋鹿麋鹿迷了路²º¹⁹

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为45.45。

2019-06-27 20:28:03

45.45

96

提供者:椒盐芒果全糖

batch数据为32,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为44.66。

2019-07-07 21:43:12

44.66

97

提供者:mn

batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为44.47。

2019-06-30 15:29:46

44.47

98

提供者:游鱼

batch数据为64,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为41.9。

2019-07-08 13:01:49

41.90

99

提供者:I admit myself

batch数据为512,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为39.92。

2019-06-28 18:14:46

39.92

100

提供者:のび太

batch数据为256,循环次数为256次,损失函数优化完,最终完成评分为35.57。

2019-06-27 13:03:17

35.57

101

提供者:PPdog

batch数据为64,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为35.57。

2019-06-28 20:24:41

35.57

102

提供者:yaa จุ๊บ

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为29.84。

2019-07-08 08:48:24

29.84

103

提供者:Moment1562775709

batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为28.85。

2019-07-11 22:06:27

28.85

104

提供者:这个宇宙不太短

batch数据为500,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为24.31。

2019-06-28 12:22:32

24.31

105

提供者:MisterGooner

batch数据为50,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为24.11。

2019-07-17 18:24:42

24.11

106

提供者:colorLess

batch数据为1000,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为23.91。

2019-06-27 06:55:00

23.91

107

提供者:heihei

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为23.91。

2019-06-28 11:34:54

23.91

108

提供者:Trueman

batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为23.91。

2019-07-01 18:52:06

23.91

109

提供者:骡子吃番茄

batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为23.91。

2019-07-04 01:33:14

23.91

110

提供者:杨定康

batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为23.91。

2019-07-11 13:19:31

23.91

111

提供者:Secbone

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为22.13。

2019-07-09 12:30:54

22.13

112

提供者:Levi

batch数据为16,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为21.74。

2019-07-03 13:39:14

21.74

113

提供者:linlh

batch数据为64,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为21.54。

2019-06-29 06:35:45

21.54

114

提供者:飓风神龙

batch数据为32,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为21.54。

2019-07-15 04:47:18

21.54

115

提供者:顺宝

batch数据为256,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为17.39。

2019-07-03 09:03:59

17.39

116

提供者:福大小渣妹

batch数据为32,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为14.62。

2019-07-04 08:46:15

14.62

117

提供者:Micoon

batch数据为64,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为。

2019-06-26 18:58:15

0.00

118

提供者:Scarlatti

batch数据为8,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为。

2019-06-27 16:38:31

0.00

119

提供者:lchj

batch数据为32,循环次数为6次,损失函数优化完,最终完成评分为。

2019-06-28 12:19:48

0.00

120

提供者:killf

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为。

2019-06-28 19:02:51

0.00

121

提供者:徐画xuhua

batch数据为64,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为。

2019-06-30 17:50:52

0.00

122

提供者:黄小邪

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为。

2019-07-02 10:13:22

0.00

123

提供者:梳碧湖的砍柴人

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为。

2019-07-04 13:59:46

0.00

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训练记录

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使用指南

  • windows客户端
  • windows命令行
  • Mac/Linux
1. 下载项目并解压
2.进入到项目目录下,双击执行flyai.exe程序

第一次使用需要使用微信扫码登录

杀毒软件可能会误报,点击信任该程序即可

3.本地开发调试

运行flyai.exe程序,点击"本地调试"按钮,输入循环次数和数据量,点击运行即可调用main.py

如果使用本地IDE开发,需要执行安装“flyai”依赖并导入项目,运行main.py

4.下载本地测试数据

运行flyai.exe程序,点击"下载数据"按钮,程序会下载100条调试数据

5.提交训练到GPU

运行flyai.exe程序,点击"提交到GPU"按钮,输入循环次数和数据量,点击运行即可提交到GPU训练。

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

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. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试(第一次使用需要使用微信扫码登录)

flyai.exe test

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

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.exe 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

完整训练设置执行代码示例:

flyai.exe train -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 。

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

4. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试(第一次使用需要使用微信扫码登录)

./flyai test 注意:命令前面不要加sudo

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

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 注意:命令前面不要加sudo

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

完整训练设置执行代码示例:

./flyai train -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 。

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