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• setup.cfg — flake8 和 mypy 的配置。

• pyproject.toml — black 的配置。

pip?install?black?flake8?mypy

black?.

flake8

class?MyModel(nn.Module):
????....

def?forward(x:?torch.Tensor)?->?torch.Tensor:
????....
????return?self.final(x)

mypy?.

pip?install?pre-commit

pre-commit?install

-?name:?Install?dependencies
??????run:?|
????????python?-m?pip?install?--upgrade?pip
????????pip?install?-r?requirements.txt
????????pip?install?black?flake8?mypy
????-?name:?Run?black
??????run:
????????black?--check?.
????-?name:?Run?flake8
??????run:?flake8
????-?name:?Run?Mypy
??????run:?mypy?retinaface

• 對(duì)你自己而言：可能你認(rèn)為你永遠(yuǎn)都不會(huì)再用到這些代碼了，但實(shí)際上并不一定。下次用的時(shí)候你可能也記不得它的具體內(nèi)容了，但 readme 可以幫到你。

• 對(duì)其他人而言：readme 是一個(gè)賣點(diǎn)。如果人們看不出該存儲(chǔ)庫(kù)的用途以及它所解決的問題，大家就不會(huì)使用它，你所做的所有工作都不會(huì)對(duì)他人產(chǎn)生積極影響。

• 用一張圖來說明任務(wù)是什么以及如何解決，而不需要任何文字。在花了幾周解決問題之后，你可能有 100500 張圖，但你不能把他們放在 readme 里；

• 數(shù)據(jù)放在哪里；

• 怎樣開始訓(xùn)練；

• 如何進(jìn)行推理。

model?=?MyFancyModel()
state_dict?=?torch.load()
model.load_state_dict(state_dict)

from?retinaface.pre_trained_models?import?get_model
model?=?get_model("resnet50_2020-07-20",?max_size=2048)

#?https://github.com/ternaus/retinaface/blob/master/retinaface/pre_trained_models.py?
?from?collections?import?namedtuple?
?from?torch.utils?import?model_zoo?
?from?retinaface.predict_single?import?Model?
?model?=?namedtuple("model",?["url",?"model"])?
?models?=?{?
?"resnet50_2020-07-20":?model(?
?url="https://github.com/ternaus/retinaface/releases/download/0.01/retinaface_resnet50_2020-07-20-f168fae3c.zip",?#?noqa:?E501?
?model=Model,?
????)?
?}?
?def?get_model(model_name:?str,?max_size:?int,?device:?str?=?"cpu")?->?Model:?
?????model?=?models[model_name].model(max_size=max_size,?device=device)?
?????state_dict?=?model_zoo.load_url(models[model_name].url,?progress=True,?map_location="cpu")?
?????model.load_state_dict(state_dict)?
?????return?model?

pip?freeze?>?requiements.txt

python?setup.py?sdist
python?setup.py?sdist?upload

pip?install?

"""Streamlit?web?app"""
import?numpy?as?np
import?streamlit?as?st
from?PIL?import?Image
from?retinaface.pre_trained_models?import?get_model
from?retinaface.utils?import?vis_annotations
import?torch
st.set_option("deprecation.showfileUploaderEncoding",?False)
@st.cache
def?cached_model():
????m?=?get_model("resnet50_2020-07-20",?max_size=1048,?device="cpu")
????m.eval()
????return?m
model?=?cached_model()
st.title("Detect?faces?and?key?points")
uploaded_file?=?st.file_uploader("Choose?an?image...",?type="jpg")
if?uploaded_file?is?not?None:
????image?=?np.array(Image.open(uploaded_file))
????st.image(image,?caption="Before",?use_column_width=True)
????st.write("")
????st.write("Detecting?faces...")
????with?torch.no_grad():
????????annotations?=?model.predict_jsons(image)
????if?not?annotations[0]["bbox"]:
????????st.write("No?faces?detected")
????else:
????????visualized_image?=?vis_annotations(image,?annotations)
????????st.image(visualized_image,?caption="After",?use_column_width=True)

• setup.sh — 該文件可以直接使用，不需要更改。

• Procfile — 你需要使用應(yīng)用程序修改文件的路徑。

heroku?login
heroku?create
git?push?heroku?master

• 研究問題是什么？

• 你是如何解決這個(gè)問題的？

• 項(xiàng)目：https://www.kaggle.com/c/sp-society-camera-model-identification

• 博客：http://ternaus.blog/machine_learning/2018/12/05/Forensic-Deep-Learning-Kaggle-Camera-Model-Identification-Challenge.html

• GitHub 存儲(chǔ)庫(kù)，里面有整潔的代碼和良好的 readme 文件。

• 非機(jī)器學(xué)習(xí)人員能夠使用的庫(kù)。

• 允許在瀏覽器中用你的模型進(jìn)行快速實(shí)驗(yàn)的 Colab notebook。

• 吸引非技術(shù)受眾的 WebApp。

• 用人類語(yǔ)言講故事的博客文章。

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