Jovian
Sign In
Learn practical skills, build real-world projects, and advance your career
3 years ago

Классификация 10 видов обезьян с помощью логистической регрессии pytorch

Датасет содержит фотографии 10 видов обезьян, каждый вид в отдельной папке:

  • n0 --> Колумбийский ревун
  • n1 --> Мартышка-гусар
  • n2 --> Лысый уакари
  • n3 --> Японский макак
  • n4 --> Карликовая игрунка
  • n5 --> Обыкновенный капуцин
  • n6 --> Серебристая игрунка
  • n7 --> Обыкновенная беличья обезьяна
  • n8 --> Черноголовая мирикина
  • n9 --> Капюшонный гульман

В датасете имеется два вида изображений, обучающий и проверочный.
Обе папки содержат 10 подпапок, именуемых как n0-n9, в каждой определенный вид обезьяны

Каждое изображение размером не менее 400 x 300 px [JPEG format]

  • Общее кол-во изображений в папке для обучения: 1096
  • Общее кол-во изображений для проверки: 272
# Импортирование библиотек

import torch
import jovian
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import torch.nn.functional as F
from torchvision.datasets.utils import download_url
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset, random_split

from PIL import Image
import glob
project_name='10-Monkey-Species-Classification' # название файла на jovian
jovian.commit(project=project_name)
[jovian] Detected Colab notebook... [jovian] Please enter your API key ( from https://jovian.ai/ ): API KEY: 
# Hyperparameters
batch_size = 16
learning_rate = 1e-3

jovian.reset()
jovian.log_hyperparams(batch_size=batch_size, learning_rate=learning_rate)
[jovian] Hyperparams logged.