Загрузка предварительно обученных моделей FastAI в ядра Kaggle без использования Интернета

Я пытаюсь загрузить модель плотности 121 в ядро ​​Kaggle без подключения к Интернету. Я выполнил необходимые шаги, такие как добавление предварительно обученных весов в мой входной каталог и перемещение его в «.cache/torch/checkpoints/». Это все равно не сработает и выдаст ошибку gaierror.

Ниже приведен код SNIPPET:

!mkdir -p /tmp/.cache/torch/checkpoints
!cp ../input/fastai-pretrained-models/densenet121-a639ec97.pth /tmp/.cache/torch/checkpoints/densenet121-a639ec97.pth

learn_cd = create_cnn(data_cd, models.densenet121, metrics=[error_rate, accuracy],model_dir = Path('../kaggle/working/models'),path=Path('.'),).to_fp16()

Я долго боролся с этим. Любая помощь будет очень полезна


pytorch kaggle fast-ai densenet
person user10040367    schedule 12.02.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

поэтому входной путь ../input/ в ядре kaggle доступен только для чтения. создайте папку в kaggle/working и скопируйте туда вес модели. Пример ниже

if not os.path.exists('/root/.cache/torch/hub/checkpoints/'):
        os.makedirs('/root/.cache/torch/hub/checkpoints/')

!mkdir '/kaggle/working/resnet34'
!cp '/root/.cache/torch/hub/checkpoints/resnet34-333f7ec4.pth' '/kaggle/working/resnet34/resnet34.pth'
person Emile Bondzie-Arthur    schedule 28.11.2020