健宇のコード日記3

朝早く起きてビデオを見た.これは本当に見ているだけで何も言えない.
そして12時に先輩たちと会って、募集試合についての会議をしました.
トゥーソンに行って会議をしましたが、12時から7時までうまく処理できなかったそうです.
Google共有ドライブを掘り出して入れたかったのですが、解凍時間が何時間なのか分かりません.14 GBくらいしかないと思っていたのですが、なぜ上がらないのでしょうか??マウント後!解凍しましたか?
そして良い経験をしました.unzip-qqを書かないでくださいうっとうしい
とにかくlabel私はjsonファイルからClassesとBounding Box座標を取得し、Yolov 5に入れるtxtファイルとして保存するコードをいくつか作成しました.実はこれは30分もかかりませんでしたこの时间とアップロードレスリングは问题で、ほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほほどう解決すればいいか分かりませんが、適切な解決方法を知っている人がいたら、共有してください.
公募戦の関連コードが終わったら少し書くだろうな….実は、私はこれをアップロードすることに成功して、私たちに勉強させる前提の下でそうします.アップロードがうまくいかなかったら...泣きそうになった本当に泣きそう!Kaglomeのビッグデータは良いのですが、なぜCollabもアップロードできないのか分かりません.公募会を台無しにすれば、この方法を見つけて離れるはずだ.

地元は答えですか!

良いビデオカードは答えですか!

実験室だけ...

家に帰って、Skin Cancer MNIST:HAM 10000データセットについて議論しました.
データセットリンク:Skin Cancer MNIST on Kaggle
実は前に習ったPythorchの予習から始まったので、私は前にうまく処理できなかったようです.長すぎます.Torchモデルを積む前に作っておきました!いずれにしても、今日は各方面で前処理が大変でした.実は私はKerasをたくさん使っているのでそれを使うと先に処理しますが、TorchでDataLoaderを使うためにはどんな形で作るのか分かりませんみんなはTorchがもっと簡単だと言っています.よくわかりません.ケラスの方が簡単!!
しかも人工知能をしている時に感じたので、私もどんなデータを処理しているのか分かりません.

lesion_type_dict = {
    'nv': 'Melanocytic nevi',
    'mel': 'dermatofibroma',
    'bkl': 'Benign keratosis-like lesions ',
    'bcc': 'Basal cell carcinoma',
    'akiec': 'Actinic keratoses',
    'vasc': 'Vascular lesions',
    'df': 'Dermatofibroma'
}

このラベル付きのデータを使っています...それはどういう意味ですか.周りに医者がいてほしい.ちょっと気になるでも難しいですね.
とにかく、データパスも開いて、DataFrameに追加して、Test&TainSplitも完成しました.明日はモデルを積んで勉強します.これを発表しなければなりません
そして下视深さ2に着きました.

私は本当にまじめに読みます.実は最近コンピューターゲームに夢中になっていますが、自分の分野を見つけるにはいくつかつけなければなりませんよね?と思います.ちなみに、ざっと見ても難しいと思います.方建宇がんばれ!
明日の私はアルバイトをしてからすぐYolov 5モデルを始めます.
しかし、アルバイトを終える前に、私たちのTrainファイルをすべてグーグルドライブにアップロードしたいと思っています.に頼む
みんなどうやって作ったの??呜呜呜呜...