问题标签 [fast-ai]
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python - 来自 fast.ai 的 untar_data 无法下载数据集
这段代码：
将此记录到控制台：
但下载永远不会真正完成。如果你打开这个 url，你会得到：
我怎样才能解决这个问题？
python - 如何将 fastai 图像从 open_image() 格式转换为 opencv？
我在 fast.ai 中以这种方式打开了图像：
如何使用cv2.imshow显示它？
python - 使用 fast.ai 在 lr_find 中“尝试开始”
我正在运行这段小代码来识别学习率：
我得到这个错误：
还有这个：
我怎样才能解决这个问题？
python - Python 调用当前目录
我正在使用 fasitai 库，当我尝试加载模型时，我想从当前目录中获取模型。
我尝试了 os.get_cwd() 和 ' ./ '，但它们不起作用。谢谢
bounding-box - 如何使用 fastai 为自定义训练图像分类器绘制预测类的边界框
我使用 fastai 模型 resnet34 创建了枪支和刀具图像分类器。我能够预测图像中的类别，但我想扩展它以实时分析视频片段。我想在枪支和刀具周围设置边界框，但无法理解如何获得它。有人可以指导我完成。
autoencoder - fastai中的自动编码器
我正在尝试使用 fast.ai 1.0.52 版构建自动编码器，并努力解决如何将标签设置为与原始图像相同的问题。我正在关注这篇博文：https ://alanbertl.com/autoencoder-with-fast-ai/
我用 ImageList 替换了原始代码中的 ImageItemList，因为它在最新的 fastai 版本中发生了变化。
这是我收到的错误消息。
最终，我想使用带有图像路径的数据框来读取图像。所以我也尝试了以下方法：
在这里，我收到以下错误消息：
非常感谢任何帮助！
gcloud - 在 gcloud 上设置的 VM 实例如何包含 fast.ai 教程？
我即将开始 fast.ai 课程，并按照说明在 Google Compute Cloud 上设置 VM 实例。令人惊讶的是，我发现当我启动实例并打开localhost:8080/tree时，已经有一个名为的文件夹tutorials，其中已经包含了课程资料。
我的问题是：这是如何通过 fast.ai 给出的指令完成的？我认为只有通过指定--image-project=deeplearning-platform-release和--image-family="pytorch-latest-gpu".
python - 保存然后重用 CNN 模型 - 保留初始化
我希望通过重用具有相同超参数（尤其是初始化）的相同 CNN 的 CNN 来重复一系列图像分类实验。所以，如果我在实例化模型之后和训练它之前保存模型，这是否也会保存初始化，所以我稍后重新加载它并使用不同的数据集和标签进行训练，它是否使用相同的超参数启动这个新模型并将初始化作为我使用第一个数据集/分类标签训练的第一个模型？我目前正在使用 fastai，它当然是一个库/一组 API，建立在 Pythorch 上，但我认为每个人都会得到一个更一般的解释，涵盖所有使用任何库的 CNN。
我希望得到一个答案，“在创建 CNN 的工作流程的这一点之后，模型被初始化，如果你在此时保存它，你可以稍后重新加载它，并在你的下一个模型中使用相同的超参数和初始化。”
image-processing - 我如何使用这个数据集来训练一个 fast.ai 模型来识别瞳孔与边缘的比例？
更新：
我已经创建了数据集并在此处运行模型： https ://github.com/woodytwoshoes/Eyetrain.git
我是一名医学生，试图创建一个机器学习模型来识别眼睛的一个特定特征：瞳孔-边缘比。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4387813/
我保存的图像包含通过算法计算的 PLR。GoodPLR_[瞳孔比在这里]_[随机数在这里]
https://drive.google.com/open?id=1J1JRFq_l8aFEshFQVrmDhbDLqK7B24c7
数据集很小，我知道这会极大地限制模型，但一个月后会出现更大的数据集。
我必须使用最小二乘回归是否正确？我知道分类模型不合适。
也许使用 Jupyter notebook，有没有一种简单的方法来建立一个 fast.ai 模型来根据这个数据集预测 PLR？
谢谢你。
PLR 可用于头部创伤、神经系统疾病和精神病学。
我用自己设计的算法用PLR快速创建了一个图像数据集，但是失败率高，错误率高。数据集中不包含错误的 PLR。
我目前正在上 fast.ai https://drive.google.com/open?id=1Uzulez6NQRxXoi_iJyyOQaV3bb1nWIcR的第 1 课
由于数据集小，我希望有一个错误率很高的非常粗糙的模型。但随着更多数据的到来，我可以在以后改进它。
python - 如何使用暗网架构与 fastai 进行图像分类
我可以使用例如squeezenet 进行训练，但我是新手，所以我无法弄清楚其他架构（如darknet、xception 或xresnet）需要成功实例化。
在我的笔记本中，我尝试过：
我得到错误：