no necesitas importar todo esto, de esa forma, solo con importar estas librerías de esta forma es suficiente.
from fastai import *
from fastai.vision import *
3.-. esto tiene que ser de esta forma torch.cuda.device ( device )’ pero tiene que saber cuantos estan disponibles.
torch.cuda.current_device()
torch.cuda.device(0)
torch.cuda.device_count()
torch.cuda.get_device_name(0)
torch.cuda.is_available()
amigo tienes muchas cosas que arreglar, puedes hacer zip a el projecto y pegarlo en el chat para arreglarlo un poco en mi tiempo libre.
por que non estas utilizando learn.fit_one_cycle ?
Oscar,
Creo que escribí un poco mal, me gustaría trabajar con TensorFlow y poder montarlo en Google Colab. Con esta red he tenido muchos problemas y no he logrado obtener los resultados aún.
Ya te mando un zip del proyecto, agradezco mucho tu ayuda en todo lo que me puedas ayudar.
Por otro lado, aún no soy muy experto en redes estoy empezando a trabajar con ellas por eso tengo muchos errores.
Como puedo subir el zip, no veo por donde, te comparto un link desde mi Dropbox
https://www.dropbox.com/s/0vpivqbj6c8xpwe/ResNet.zip?dl=0
Amigo, esto seria una mala desicion, tensorflow no es mejor opcion, estoy poniendo varios tutoriales de fastai para que a gente aprenda de verdad como utilizarlo, es una maravilla.
Yo he trabajado con tensorflow y keras y son un dolor de cabeza realmente.
Bajo el archivo y lo veo y me comunico contigo.
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Muchas gracias por el consejo Oscar, estaré atento a sus comentarios y ayuda.
pero faltan las imagenes…
el mayor problema que veo aqui es que estas mezclando las cosas, tienes una sopa de letras, no estas utilizando el poder de fastai para nada y estas mezclando python, numpy, pytorch y fastai, etc en el codigo…
Hola Oscar, te comparto las imágenes.
Hola Jorge,
Aparte de que tienes que aprender a utilizar el poder de fastai, tienes imágenes con mucho espacio en blanco, demasiado diría yo…
Una de las cosas que tienes que hacer es eliminar todo el blando posible y crear nuevas imágenes con el blanco reducido para obtener resultados de entrenamiento óptimos.
Acuérdate que el 80% de tu tiempo en este tipo de trabajo es limpiar tu datos.
Oscar.
Hola jorge, acabo de subir unos archivos para que veas un ejemplo de como se implementa fastai2, especificamente para tu prblema, calro no igual pero pareceido. creo que esto te puede ayudar muchísimo, dime si teienes preguntas o como mas te puedo ayudar, claro sin escribir el codigo por ti jeje.
Hola @orangelmx quizás me puedas dar una mano:
El valor de OOB escore me sale negativo cuando uno un estimador de 10 y cuando uso un estimador de 40 obtengo un valor positivo.
Ademas en el primer caso obtengo este mensaje,
UserWarning: Some inputs do not have OOB scores. This probably means too few trees were used to compute any reliable oob estimates.
warn("Some inputs do not have OOB scores. "
Espero me puedas ayudar,
Un abrazo Luis !
Hola @LeTorres,
Puedes utilizar esto para ver cuales son los resultados, por que parece que No hay predicciones fuera de bolsa para algunas filas ya que estaban en cada bolsa
X, y = make_blobs(n_samples=10000, n_features=10, centers=100, random_state=0)
Oscar.
Hola, como están? Espero me puedan ayudar,
Es de la lección 8 de Machine Learning for Coders
Estoy tratando de correr las librerías y obtengo error
Hola @LeTorres,
El error es claro, “No module name fastai.torch_imports” de donde sacastes eso???
Aparte no deberias estar trabajando mas en fastai v1, pero v2 ya todo v1 es obsoleto.
Puedes hacer esto
import fastai
from fastai.vision import *
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Gracias Oscar,
Estoy estudiando el curso Introduction to Machine Learning for Coders , y bueno allí trabajan con fastai v1 para los ejemplos.
Si tienes más recomendaciones son bienvenidas,
Muchas gracias Oscar
Luis t