EE369-Kaggle
Code Structure:
|── README.md
|── data
│ ├── test // test data set
│ │ ├── candidate100.npz
│ | ├── candidateXX.npz
│ │ └── test.csv
│ └── train_and_valid // train and valid data set
│ ├── candidate1.npz
│ ├── candidateXX.npz
│ ├── train.csv
│ └── val.csv
├── mylib
│ ├── __init__.py
│ ├── dataloader
│ │ ├── ENVIRON // Set training data and testing data path
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── dataset.py
│ │ └── path_manager.py
│ ├── models
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── densenet.py
│ │ ├── densesharp.py
│ │ ├── losses.py
│ │ ├── metrics.py
│ │ └── misc.py
│ └── utils
│ ├── __init__.py
│ ├── misc.py
│ ├── multicore.py
│ └── plot3d.py
├── result
│ └── result.npy
├── submission.csv // Submission.csv to upload
├── test.py // python test.py
├── train.py
└── weight.h5 // Model weight
Data Path Configuration
- Set train, test dataset path
Change the setting in ./mylib/dataloader/ENVIRON
{
"TRAIN_DATASET": "data/train_and_valid", // The training data path
"TEST_DATASET": "data/test", // The testing data path
// (contains test.csv and test data)
"VAL_DATASET": "data/train_and_valid"
}
-
Pretrained Model weight path :
./weight.h5 -
Generated Result path:
./submission.csv
Run Code:
- Run test code
python test.py