A simple baseline for SIGS_Big_Data_ML_Exam_2021.

https://www.kaggle.com/t/b7ed697207f0401b94a1f5c49c559d68

• python 3.6
• torch 1.5.1
• torchvision 0.6.0
• tqdm

必须用 GPU 跑 Q.Q (3 min per epoch on Tesla T4 8GB Memory)

下载数据到指定路径 ./data/food/,将三个文件夹分别移动到:

• ./data/food/train
• ./data/food/val
• ./data/food/test

生成索引文件，创建数据集：

python prepare.py --src ./data/food/train --out ./data/food/train.txt

python prepare.py --src ./data/food/val --out ./data/food/val.txt

修改 dataset.py 的 107-108 行为你的指定路径

修改 config.py 的超参数为你需要的值

root修改为你的项目本地路径

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py

这部分代码请同学们自己实现

功能为用训练好的模型测试 ./data/food/test 路径下的所有图片，并生成 submission.txt 文件

请注意提交格式

1. 这只是个baseline，不要求一定使用这个代码
2. 遇到问题及时与助教沟通，或者提 issues
3. 请维护好自己的 git commit 记录，尽量在每次 commit 时都写明自己的具体工作