How to train model

[0seob]

[feature/FISH-66-sweep setting]에서 작업하시면 됩니다.

1. gdown으로 데이터셋 다운로드

gdown https://drive.google.com/uc?id=1eU4MY-CSNVVle8bfxzS4d9bJTQYklPHn

2. 데이터셋 압축 풀기(폴더 절대 경로: '/opt/ml/')

unzip data.zip

3. ml 폴더에 output 폴더 생성

4. poetry shell 실행

~/final-project-level3-cv-13/ml# poetry install
~/final-project-level3-cv-13/ml# poetry shell

5. sweep agent 등록

~/final-project-level3-cv-13/ml/pipeline# wandb agent boostcamp_cv13/Final_Project/lpe7s934

[lsvv1217]

poetry 인식 안될 시

/opt/ml/.bashrc 파일 아래에 명령어 추가 export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

적용 후 cd /final-project-level3-cv-13/ml/ poetry shell 입력

[LimePencil]

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -로 poetry 받을 수 있습니다

[sjz1]

pip install --user poetry

를 통해 poetry를 pip로 받았습니다

[0seob]

2/1) unzip data 후 생성되는 fish, sashimi 폴더를 data 폴더에 넣어서 학습 돌리기