ImageCaptioning.pytorch

让机器读懂你的图——Image caption

使用方法

RussellCloud 云服务

简单配置；随开随停

操作过程

步骤一：平台准备

1. 搞定一个平台账号，点我，创建名为ImageCaptioning的pytorch-0.2:py2项目。
2. 本地打开一个终端，运行：pip install -U russell-cli，安装我们的客户端。

步骤二：实验

同样启动一个终端：

$ git clone [email protected]:RussellCloud/ImageCaptioning.pytorch.git
$ cd ImageCaptioning.pytorch
$ russell login
# 允许弹出网页，复制密匙进行认证。
$ russell init ImageCaptioning

$ russell run "python eval.py --model /input/pretrain/FC/fc-model.pth --infos_path /input/pretrain/FC/fc-infos.pkl --image_folder img --num_images 5" --data 78d1fdddf7074f8c9b647a56f7f1211a:pretrain --data 2e4189afbcb447a39ebc484854a489e8:weights --gpu

Russell 参数解读：

• russell run RussellCloud 的启动指令。
• "python ... num_images 5" 本次的执行命令。
• --data 数据挂载标志。
• 78d1fdddf7...1211a 挂载的数据集 ID。
• pretrain 挂载文件的别称。数据集将挂载在 /input/pretrain/路径下。
• --data ... --data 多次挂载数据集。本例中挂载了不同来源的两个数据集。
• --gpu 使用 GPU 标识。表示本次将使用高性能 GPU。

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进阶技巧

修改 img 下的文件，即可对模型进行自定义测试。让机器对你的图片进行解读。

高阶技巧

查看README_detail.md下的详细说明，即可进行自定义的训练、评估，导出自己的模型权重。

参考资料

• Thanks the original neuraltalk2 and awesome PyTorch team.
• ruotianluo/ImageCaptioning.pytorch