codec-abc a écrit :
C'est à croire que les chercheurs en IA n'ont pas été formés aux basiques de l'informatique (intégration continu, scripts de builds, gestion de version, etc..)
CBL a écrit :
J'ai installé le bousin et ca m'a pas pris très longtemps pour les Dependencies
1-Télécharge et installe Anaconda pour Python 3.7 : https://www.anaconda.com/download/ en choisissant l'option "Add to path"
2-Télécharge et installe Git
3-Ouvre une ligne de commande en mode Admin
4-"conda install pytorch torchvision -c pytorch"
5-"pip install numpy opencv-python"
Tu n'as même pas besoin de l'étape 2. Tu peux télécharger directement le snapshot actuel du repo en cliquant sur le bouton download de github.
Après tu colles les modèles dans .\models et les images que tu veux améliorer dans .\LR. Le résultat est dans results. La majorité des projets de ML étant en python, tout cela te reservira.
noir_desir a écrit :
Ca serait bien sur le twitter de ze pilot si on pouvait avoir un avant après ;)
codec-abc a écrit :CBL a écrit :
J'ai installé le bousin et ca m'a pas pris très longtemps pour les Dependencies
1-Télécharge et installe Anaconda pour Python 3.7 : https://www.anaconda.com/download/ en choisissant l'option "Add to path"
2-Télécharge et installe Git
3-Ouvre une ligne de commande en mode Admin
4-"conda install pytorch torchvision -c pytorch"
5-"pip install numpy opencv-python"
Tu n'as même pas besoin de l'étape 2. Tu peux télécharger directement le snapshot actuel du repo en cliquant sur le bouton download de github.
Après tu colles les modèles dans .\models et les images que tu veux améliorer dans .\LR. Le résultat est dans results. La majorité des projets de ML étant en python, tout cela te reservira.
Ce n'est peut-être pas très long mais c'est moche. En 5 étapes tu te retrouves avec 2 systèmes de gestions de dépendances, une console lancée en mode admin (ce qui devrait n'arriver presque jamais arrivé), et des dépendances installé de manière globales qui peuvent poser des conflits quand d'autres projet voudront utiliser des versions plus récentes. Aussi, dans ce cas on ne profitera pas de l'accélération GPU puisque on a installé la version cpu de pytorch, là ou un script aurait pu télécharger et installé la version la plus performante si le hardware le permet.
Ze_PilOt a écrit :
Perso j'ai juste du faire "pip install pytorch" dans mon install python et c'était reglé.
Tu peux dupliquer ton repertoire python et multiplier les setup si ça t'amuses.
codec-abc a écrit :Ze_PilOt a écrit :
Perso j'ai juste du faire "pip install pytorch" dans mon install python et c'était reglé.
Tu peux dupliquer ton repertoire python et multiplier les setup si ça t'amuses.
Ce n'est pas parce que ça m'amuse, c'est parce que c'est utile et que cela évite les conflits sur le long terme. Aussi, je n'ai pas envie de pourrir mon PC perso avec des tonnes de programmes/dlls rajoutés dans le path juste pour tester un algo de machine learning qui possiblement n'aura pas du tout les résultats que j'espère.
codec-abc a écrit :Ze_PilOt a écrit :
Perso j'ai juste du faire "pip install pytorch" dans mon install python et c'était reglé.
Tu peux dupliquer ton repertoire python et multiplier les setup si ça t'amuses.
Ce n'est pas parce que ça m'amuse, c'est parce que c'est utile et que cela évite les conflits sur le long terme. Aussi, je n'ai pas envie de pourrir mon PC perso avec des tonnes de programmes/dlls rajoutés dans le path juste pour tester un algo de machine learning qui possiblement n'aura pas du tout les résultats que j'espère.
codec-abc a écrit :
Parce que c'est mal de râler ?
codec-abc a écrit :
Parce que c'est mal de râler ?
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