问题标签 [fast-ai]

我对 fastai 非常陌生，我正在尝试调整以前的模型。只有当文件在磁盘上时，我才能加载模型并使用推理。由于我正在尝试将文件处理为视频流，因此我正在保存每个文件并一次处理一个文件，例如。

这似乎可行，但将图像保存到磁盘似乎很浪费。该库似乎使用了一些转换，这意味着我不能直接将图像推送给“学习者”。这是它的加载方式：

这里似乎定义了转换。我真的只想将图像直接传送到预处理器，然后传送到模型，而不必将它们保存到磁盘。有没有办法使用fastai做到这一点？

我尝试运行以下代码，但在显示结果时遇到问题。另外，我使用 pycharm IDE。

我运行“data.show_batch()”行时的输出是：

我正在尝试运行 fastai v3 课程的 jupyter 笔记本。我的系统有 ubuntu 16.04 。这是我所做的：

• 安装的 Python

• 安装 Anaconda

• 冉

• 回购现在被克隆在/home/ali/ml/course-v3

• 做了cd nbs/dl1，然后jupyter notebook

• http://localhost:8888/?token=xxxx从终端打开链接

但是，当我打开任何笔记本并选择任何导入语句时，例如：

我收到以下类型的错误：

如https://course.fast.ai/start_aws.html#step-6-access-fastai-materials所示，我conda install -c fastai fastai再次运行，但结果相同。

当然，其他代码块都不起作用，给出NameError未定义的变量，可能是因为初始导入不起作用。

任何想法该做什么/我做错了什么？这让我发疯..

按照https://course.fast.ai/start_gcp.html这个设置：

得到这个错误：

(gcloud.compute.instances.create) Could not fetch resource: - The resource 'projects/xxxxxx/zones/us-west2-b/acceleratorTypes/nvidia-tesla-p100' was not found

任何人？

我正在测试 fastai 表格模型并得到意想不到的结果。基本上，我试图y = x * x使用基于随机 x 构建的输入数据帧进行预测。

我希望深度学习能表现得更好，所以我可能在这里做错了什么。

有人可以解释为什么我的结果如此糟糕吗？

我已经使用 FastAI（PyTorch 后端）在 GPU 上训练了一个 CNN 模型。我现在尝试在同一台机器上使用该模型进行推理，但使用 CPU 而不是 GPU。除此之外，我还尝试使用多处理模块来利用多个 CPU 内核。现在问题来了，

在单 CPU 上运行代码（无需多处理）仅需 40 秒即可处理近 50 张图像

使用 Torch 多重处理在多个 CPU 上运行代码需要超过 6 分钟才能处理相同的 50 张图像

我不确定是什么导致了多处理模式下的这种减速。我已经阅读了很多讨论类似问题的帖子，但在任何地方都找不到合适的解决方案。

我正在使用 fastai 中的城市景观数据集进行语义分割。我想在计算准确性时忽略一些类。这就是我根据 fastai 深度学习课程定义准确性的方式：

如果我只忽略其中一个类，则此代码有效：

但是当我试图忽略这样的多个类时：

我收到此错误：

任何想法我该如何解决这个问题？

我正在制作一个image classifier. 我已经成功创建了文件夹，并且我手动将必须从 google 放入的.txt files文件links夹images放入每个文件夹中。

我现在正在尝试将download每个图像中的图像.txt file either放入每个文件夹类别内的文件夹中，or放入每个也具有 .txt 文件的类别文件夹中，但是我不断收到错误消息。请帮忙。

我将它们manually放在.txt files每个文件夹中，就像它们在父文件夹名称中一样PLANTS，但这并没有什么不同。

我希望从带有谷歌图像链接的 .txt 文件中将所有图像下载到各自的文件夹中，但它不起作用，无论 .txt 是在主 PLANTS FOLDER 内还是在 PLANTS 文件夹内的每个类别文件夹内

相反，我收到以下错误

FileNotFoundError

请参阅随附的屏幕截图

&

尝试使用 pip 安装 fastai，但显示以下错误我已经安装了 Visual Studio 构建工具 2019，但仍然无法使用 pip 安装 fastai。

Installing collected packages: bottleneck, nvidia-ml-py3, fastai Running setup.py install for bottleneck ... error ERROR: Command errored out with exit status 1: command: 'c:\program files\python37\python.exe' -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\icarus\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-9snii33_\\bottleneck\\setup.py'"'"'; __file__='"'"'C:\\Users\\icarus\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-9snii33_\\bottleneck\\setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' install --record 'C:\Users\icarus\AppData\Local\Temp\pip-record-bpmup82o\install-record.txt' --single-version-externally-managed --compile cwd: C:\Users\icarus\AppData\Local\Temp\pip-install-9snii33_\bottleneck\ Complete output (36 lines): running install running build running build_py creating build creating build\lib.win-amd64-3.7 creating build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck copying bottleneck\version.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck copying bottleneck\__init__.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck creating build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\benchmark copying bottleneck\benchmark\autotimeit.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\benchmark copying bottleneck\benchmark\bench.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\benchmark copying bottleneck\benchmark\bench_detailed.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\benchmark copying bottleneck\benchmark\__init__.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\benchmark creating build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\slow copying bottleneck\slow\move.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\slow copying bottleneck\slow\nonreduce.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\slow copying bottleneck\slow\nonreduce_axis.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\slow copying bottleneck\slow\reduce.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\slow copying bottleneck\slow\__init__.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\slow creating build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\src copying bottleneck\src\template.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\src copying bottleneck\src\__init__.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\src creating build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\tests\input_modifcation_test.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\tests\list_input_test.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\tests\move_test.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\tests\nonreduce_axis_test.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\tests\nonreduce_test.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\tests\reduce_test.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\tests\scalar_input_test.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\tests\util.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\tests\__init__.py -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck\tests copying bottleneck\LICENSE -> build\lib.win-amd64-3.7\bottleneck running build_ext building 'bottleneck.reduce' extension error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/downloads/ ---------------------------------------- ERROR: Command errored out with exit status 1: 'c:\program files\python37\python.exe' -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\icarus\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-9snii33_\\bottleneck\\setup.py'"'"'; __file__='"'"'C:\\Users\\icarus\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-9snii33_\\bottleneck\\setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' install --record 'C:\Users\icarus\AppData\Local\Temp\pip-record-bpmup82o\install-record.txt' --single-version-externally-managed --compile Check the logs for full command output.

任何形式的帮助将不胜感激

我正在尝试为我的大学项目开发​​一个电话分类器模型。我已经训练了我的模型，当我尝试通过执行 python app/server.py serve 来部署模型时遇到了问题。我读了一篇文章（https://forums.fast.ai/t/unexpected-key-s-in-state-dict-model-opt/39745），我怀疑问题是由于不同的 fast.ai 版本之间运行我的 anaconda 和 Google Colab。

因此，我尝试使用 pip list fastai、conda list fastai 和 import fastai 来检查我电脑中 fastai 的版本；法泰。我的 Google colab 中的版本（我使用 Google Colab 开发我的模型）但结果是相同的（fastai 版本 = 1.0.59）。我什至尝试在 Google Colab 中更新我的 fastai 版本，但没有成功。这是异常代码：

我的 fastai 版本与 Google colab 中的 fastai 相同，但我仍然遇到同样的问题。我希望我的模型能够部署在我的本地服务器上。