Импорт Resnet в Kaggle Kernal Error

Я безуспешно пытался импортировать resnet34 и resent50 в Kaggle Kernal. Когда я бегу:

from keras.applications.resnet50 import ResNet50 as resnet50
resnet = ResNet50(weights='imagenet')
learn = ConvLearner.pretrained(resnet, data, precompute=True)

Начинается загрузка: «Загрузка: «https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth" в /tmp/.torch/models/resnet34-333f7ec4.pth'

но говорит: «Ошибка получения URL-адреса на https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5: Нет — [Errno -2] Имя или служба не известны"

и с resnet34:

 arch=resnet34
 learn = ConvLearner.pretrained(arch, data, precompute=True)

Я получаю: URLError:

любые решения


kaggle resnet
person Rahul Deora    schedule 19.05.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вы получаете эту ошибку, потому что ядра Kaggle (в настоящее время) не имеют доступа к Интернету, поэтому вы не можете получать данные по URL-адресу.

Вы можете добавить эти модели в свое ядро, добавив соответствующие наборы данных (связанные ниже), а затем прочитав их, как и любой другой файл, из пути к файлу «../input/[name_of_dataset]/[name_of_file]». (Конечно, вы должны заменить [name_of_dataset] и [name_of_file] фактическими именами вашего набора данных и желаемого файла. :)

Надеюсь, это поможет!

person Rachael Tatman    schedule 21.05.2018
comment
Итак, вы говорите, что я должен скачать набор данных, затем загрузить его в ядро ​​​​конкурса, где я хочу его использовать, а затем прочитать его? Также, как вы можете видеть, renet34 CovLeaner работает с библиотекой fast.ai, и она тоже не выполняется. - person Rahul Deora; 22.05.2018