# pytorch-best-practice

**Repository Path**: cmy_program/pytorch-best-practice

## Basic Information

- **Project Name**: pytorch-best-practice
- **Description**: A Guidance on PyTorch Coding Style Based on Kaggle Dogs vs. Cats 
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-12-10
- **Last Updated**: 2021-12-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# PyTorch 实践指南 



本文是文章[PyTorch实践指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/29024978)配套代码，请参照[知乎专栏原文](https://zhuanlan.zhihu.com/p/29024978)或者[对应的markdown文件](PyTorch实战指南.md)更好的了解而文件组织和代码细节。

## 本部分内容属于 《深度学习框架PyTorch：入门与实践》一部分, 关于该书的源码，以及更多案例，请查看[github](https://github.com/chenyuntc/pytorch-book)

## 数据下载
- 从[kaggle比赛官网](https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data) 下载所需的数据
- 解压并把训练集和测试集分别放在一个文件夹中


## 安装
- PyTorch : 可按照[PyTorch官网](http://pytorch.org)的指南，根据自己的平台安装指定的版本
- 安装指定依赖：

```
pip install -r requirements.txt
```

## 训练
必须首先启动visdom：

```
python -m visdom.server
```

然后使用如下命令启动训练：

```
# 在gpu0上训练,并把可视化结果保存在visdom 的classifier env上
python main.py train --data-root=./data/train --use-gpu=True --env=classifier
```


详细的使用命令 可使用
```
python main.py help
```

## 测试

```
python main.py --data-root=./data/test --use-gpu=False --batch-size=256
```