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딥러닝으로 떠나는 여행
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from fastai.vision.all import *
path = untar_data(URLs.PETS)/'images'
def is_cat(x): return x[0].isupper()
dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
path, get_image_files(path), valid_pct=0.2, seed=42,
label_func=is_cat, item_tfms=Resize(224))
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate)
learn.fine_tune(1)
표
1-2
처음으로 학습시킨 결과
epoch train
loss valid
loss error
rate time
0 0
.
169390 0
.
021388 0
.
005413 00
:
14
epoch train
loss valid
loss error
rate time
0 0
.
058748 0
.
009240 0
.
002706 00
:
19
여러분의 결과는 이와 똑같지 않을지도 모릅니다. 미세한 임의성이 모델 학습에 관여하기 때문
이죠. 다만 이 예에서는 보통 오차율
error
rate
이
0
.
02
보다 훨씬 낮습니다.
TIP
인터넷 속도에 따라 사전 학습된 모델과 데이터셋 다운로드에 ...