安装

本节给出了从零开始搭建LibFewShot可运行的环境的教程。

获取LibFewShot

使用以下命令获取LibFewShot:

cd ~
git clone https://github.com/RL-VIG/LibFewShot.git

配置LibFewShot环境

可以按照下面方法配置环境

  1. 创建anaconda环境。

    cd <path-to-LibFewShot> # 进入clone好的LibFewShot目录
    conda create -n libfewshot python=3.7
    conda activate libfewshot
    
  2. 跟随PyTorch和torchvision的官方引导进行安装。

  3. 依赖包安装

    • pip

    cd <path-to-LibFewShot> # cd 进入`LibFewShot` 目录
    pip install -r requirements.txt
    
    • 或者其他安装方式,只要满足:

    numpy >= 1.19.5
    pandas >= 1.1.5
    Pillow >= 8.1.2
    PyYAML >= 5.4.1
    scikit-learn >= 0.24.1
    scipy >= 1.5.4
    tensorboard >= 2.4.1
    torch >= 1.5.0
    torchvision >= 0.6.0
    python >= 3.6.0
    

测试安装是否正确

  1. 修改run_trainer.py

    from core.config import Config
    from core.trainer import Trainer
    
    if __name__ == "__main__":
        config = Config("./config/test_install.yaml").get_config_dict()
        trainer = Trainer(config)
        trainer.train_loop()
    
  2. 修改config/headers/data.yaml中的data_root为你的数据集路径

  3. 执行

    python run_trainer.py
    
  4. 若第一个epoch输出正常,则表明LibFewShot已成功安装

后续

模型训练和代码修改可参考 训练/测试LibFewShot中已集成的方法 以及其他部分教程。