autor: Hemerson Pistori (pistori@ucdb.br) Adaptado dos tutoriais do pytorch
Exemplos documentados em ordem crescente de complexidade de códigos para trabalhar com redes neurais profundas.
Obs: cada versão abaixo tem seu próprio ambiente de execução, recomenda-se criar uma cópia no seu drive e executar por ela para poder salvar quaisquer alterações que você julgue necessário.
Links para o colab de cada arquivo a seguir:
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exemplo_pytorch_v1.py Classificação com o FashionMNIST
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exemplo_pytorch_v2.py Classificação com o FashionMNIST usando parada antecipada, conjunto de teste nosso, métricas de desempenho e matriz de confusão
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exemplo_pytorch_v3.py Classificação com o FashionMNIST usando redes prontas e transfer learning
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exemplo_pytorch_v4.py Classificação com um banco de imagens próprio
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exemplo_pytorch_v5.py Segmentação semântica
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exemplo_pytorch_v6.py Detecção de objetos
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coisas_bacanas_de_python.py Seleção de exemplos de coisas bacanas em python que não existem ou não são tão comuns em linguagens como Java e C
Obs: Verifique qual versão do cudatoolkit é compatível com a sua e troque se necessário. Se a máquina não tiver GPU, NÃO tente instalar o cudatoolkit (retire ele do conda create)
conda create -n pytorch -c conda-forge matplotlib pytorch torchvision tensorboard scikit-learn pandas pillow seaborn cudatoolkit=10.1
conda activate pytorch
python exemplo_pytorch_v1.py
Para rodar o segundo exemplo e depois analisar resultados com o tensorboard:
conda activate pytorch
python exemplo_pytorch_v2.py
tensorboard serve --logdir ./runs/
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