项目:Pythia
领域:视觉 & 语言
公司:Facebook
GitHub:https://github.com/facebookresearch/pythia
官方文档:https://learnpythia.readthedocs.io/en/latest/
示例:https://colab.research.google.com/drive/1Z9fsh10rFtgWe4uy8nvU4mQmqdokdIRR
简介:Pythia 是一种模块化的即插即用深度学习框架,数据科学家和机器学习开发者能快速构建、复现和构建基准模型。支持视觉和语言领域的多任务处理。
特点:
安装:
1# Clone Pythia repository
2git clone https://github.com/facebookresearch/pythia ~/pythia
3
4# Install dependencies and setup
5cd ~/pythia
6python setup.py develop
使用:
获取数据: 目前支持特征和 ImDB
1cd ~/pythia;
2# Create data folder
3mkdir -p data && cd data;
4
5# Download and extract the features
6wget https://dl.fbaipublicfiles.com/pythia/features/open_images.tar.gz
7tar xf open_images.tar.gz
8
9# Get vocabularies
10wget http://dl.fbaipublicfiles.com/pythia/data/vocab.tar.gz
11tar xf vocab.tar.gz
12
13# Download detectron weights required by some models
14wget http://dl.fbaipublicfiles.com/pythia/data/detectron_weights.tar.gz
15tar xf detectron_weights.tar.gz
16
17# Download and extract ImDB
18mkdir -p imdb && cd imdb
19wget https://dl.fbaipublicfiles.com/pythia/data/imdb/textvqa_0.5.tar.gz
20tar xf textvqa_0.5.tar.gz
训练:
1cd ~/pythia;
2python tools/run.py --tasks vqa --datasets textvqa --model lorra --config **
3configs/vqa/textvqa/lorra.yml
推断:
1cd ~/pythia/data
2mkdir -p models && cd models;
3
4wget https://dl.fbaipublicfiles.com/pythia/pretrained_models/textvqa/lorra_best.pthcd ../..
5
6python tools/run.py --tasks vqa --datasets textvqa --model lorra --config **
7configs/vqa/textvqa/lorra.yml --resume_file data/models/lorra_best.pth **
8--evalai_inference 1 --run_type inference
本文分享自 机器学习算法与Python学习 微信公众号,前往查看
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