FlyAI人工智能社区参赛指南—用户体验版
Fly-AI竞赛服务平台 flyai.com
在开始学习之前推荐大家可以多在 FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。
牛年新春马上到来，在这里，先祝小伙伴们新春大吉，工作顺利，合家幸福！
不知不觉，在社区混迹有两年余，通过打怪升级，从一个AI新手成功的晋升为AI菜鸟！别人是天才，我是“抄添裁”，代码靠抄，适度增添，合理剪裁！ctrl+C(V)法力无边，千秋万代，一统江湖！为了给新手们提供点方便，让他们尽快上手，于是就想写个参赛指南，尽一个菜鸟应尽的责任和义务（主要还是因为新手看完官方的指南，往往找不着北）。下面，是依据flyai2.0 windows版本，结合自己的经验编写，不足之处，大家多多指正。
一、主页面
在浏览器中，输入www.flyai.com，进入官方网站主页面：
主页面上方有赛事、学习圈、实验室，以及自己的用户名。
当前主页面就是赛事页面，可以看到当前的比赛，你可以参加自己感兴趣的比赛。学习圈发布的主要是小助手不知道从哪里抄来的文章、其他小伙伴的水文和答辩经历等。实验室，是个什么东东，估计和google colab类似的东西吧，我也想进去看看。
参加比赛活动，需要个人注册，很简单，微信一扫基本OK了，然后官方会送1000的FlyAI分值，这些分值比赛会用到，基本是线上训练一分钟，就消耗1个FlyAI分值。曾经就有1000分在我面前，我没珍惜，直到用光，我才后悔莫急……现在主要靠每日签到赚个二三十分，痛并快乐着！
二、项目页面
注册好后，现在我们选取一个比赛来参加吧，比如上图第一个，心率不齐病症检测赛。
页面上，我们可以看到赛事介绍，竞赛排行榜，讨论等内容。我们通过阅读赛事介绍，可以了解比赛的相关内容，竞赛排行榜可以看到小伙伴们的比赛成绩，你还可以在讨论页面发表高论，赚个20FlyAI分。
好吧，我们现在要做的就是报名参赛，点击右上方那个金光灿灿的“报名参赛“按钮，然后，报名参赛就变成了查看样例，再点击”查看样例“，进入代码页面。
左侧边栏，是代码的文件，这里有五个，分别是app.json，main.py，path.py，prediction.py和requirements.txt。
app.json：这个是该项目的配置文件，不用管它。
main.py：这是代码的主要文件，将代码上传到服务器后，服务器就会自动执行该文件的代码，这个也可以说是代码的入口文件，我们将在这个文件中实现程序的主要功能，比如说建立模型、处理数据、训练模型、保存模型等。
path.py：这里面是路径的配置，默认有DATA_PATH和MODEL_PATH，你可以添加自己的路径配置。
prediction.py：main.py执行完毕后，服务器将调用该文件的Prediction类，依次调用这个类的load_model和predict功能，完成模型的验证，根据模型提交的结果，给出得分。
requirements.txt：这里面是该项目用到的包，比如你代码里面用的pytorch版本是1.4，那么，你可以在这个文件里面加入torch==1.4.0，官方服务器一般会把常用的包安装好了，比如说numpy、pandas等，一些不常用的，而你的代码里需要用到的，就可以在这个文件里面添加。
理论上，我们只要按照代码框架，完成main.py和prediction.py这两个文件代码的编写就行了。
右侧栏，就是相应文件的内容，我们可以在电脑上进行更改，完成后，点击下方的提交训练，就可以上传代码到服务器端进行训练。
右侧栏上方最右边，有三个按钮，分别是下载代码、上传代码、查看代码。下载代码，即可将代码下载到本地编辑，完成后，再打包，点击上传代码，即可将线下代码上传到线上；点击查看代码，可以查看以前提交过的代码，方便修改。
三、下载代码
线上编写，有很多不方便，我们可以下载下来线下编写调试。点击下载代码，解压后，可以得到如下文件：
可以看到，会比线上多出几个文件，多出的文件不用管它，我们只看这个flyai.exe，双击运行它，如下图：
在这里，可以点击“下载数据“按钮，下载部分数据到线下，这时会在当前文件下建立一个data文件夹，用来保存下载数据。点击”提交GPU训练“按钮，即可以将当前目录下的相关文件上传到服务器端进行训练。
我们先来看看下载下来的样例数据，样例数据只是全部数据的一部分，主要是用来线下调试代码的。比如，在路径“data/input/ArrhythmiaClassification/“下，有个train.csv文件，打开看看：
其中，data就是模型训练需要用到的数据，label是标签。在图像类的比赛，第一栏一般是图片的路径，不同的比赛，略有不同。
现在，就可以按照main.py和prediction.py里面样例框架，编写自己的代码，值得注意的是，训练好的模型文件要保存在“data/output/model”路径下面。根据需要，也可以另外新建文件夹或者文件。完成代码编写后，可先用线下数据，本地运行一下，看有没有什么BUG，确定无误后，就可以上传代码，到线上训练了。
四、上传代码
上传代码有两种方式，一种是直接点击上面flyai.exe图中的“提交GPU训练”，程序就会自动将当前文件夹下面的文件上传到线上，这里需要注意的是，有些我们自己建立的文件夹可能不会上传，所以，如果有新建的文件夹，建议不要采取这种方式上传代码。
另外一种上传方式是手动打包上传，这里要将app.json、main.py、prediction.py、path.py、requirements.txt这五个文件，加上我们新建的文件和文件夹，一起打包成压缩包，然后点击下图中“下载代码”旁边的上传按钮，就可以把我们的文件上传到线上了，再点击“提交训练”按钮，就可以训练了。
五、线上运行
这时候，我们可以查看程序运行状态，如下图：
由于线上服务器数量有限，可能需要排队，只能耐心等待，如果不想等，可以点击“取消排队”，但是不能重复提交代码训练，一次只能训练一个任务，如果提交两个以上任务，就会出现上图中的“已加入队列！之前任务完成后，将自动开始训练”，不过有时候，网站后台代码有问题，也会出现这种情况，这时候，就需要我们美丽的Flyai小助手出场了，将你遇见的问题，跟她反馈，一般都能很好解决。
训练日志内容会显示requirement.txt里面安装包的安装状况，之后就会显示执行main.py输出显示的内容，比如print。如果程序有错误，会显示错误提示，停止训练。
每训练一次，都会消耗我们的FLYAI分值，如果分值为零，就不能再进行训练了。获取积分的方式有每日签到、每日讨论、写写文章，邀请朋友和充钱等等,也可以坚持签到，像我一样发发文章，Fai值自然而来！
好了，基本上，常用的东西就是这样了，不过，各位一定确定以及肯定还会碰到各种问题，可以问小助手，边打怪边升级，钢铁就是这样练废的！
更多精彩内容请访问FlyAI-AI竞赛服务平台；为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台；每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。
挑战者，都在FlyAI！！！
FlyAI人工智能社区参赛指南—用户体验版相关推荐
- 社区O2O用户体验报告
社区O2O用户体验报告(转) 来源:网易科技 编辑注:尽管出现了叮咚小区战略收缩这样的"利空"消息,社区O2O的火爆却仍在持续,资本和创业者蜂拥而至. 在这样一个被认为不逊于制造业 ...
- AI设计的新启发 | 什么是用户体验中台？
用户体验设计在智能汽车和智慧出行领域面临的全新挑战与互联网行业不同:需要从基础构建用户体验的Know how而非应用先有范畴内的方法:要对许多概念作出第一次的定义而非采用既有的定义解释问题:要面对问题 ...
- 《当用户体验设计遇上敏捷》一3.5 小结
本节书摘来自异步社区<当用户体验设计遇上敏捷>一书中的第3章,第3.5节,作者[英]Lindsay Ratcliffe , Marc McNeill,更多章节内容可以访问云栖社区" ...
- 高手在民间，用户体验地图这么画
用户体验地图的制作大致可以分为四步走: 明确用户目标 提炼用户行为 勾勒用户情绪曲线 归纳痛点和机会点 注:本文默认已经有构建好的用户画像.如果没有用户画像,那就还需要前置进行:如果产品用户层跨度大, ...
- 关于在Visual Studio 2019预览版中的用户体验和界面的变化
原文地址:https://blogs.msdn.microsoft.com/visualstudio/2018/11/12/a-preview-of-ux-and-ui-changes-in-visu ...
- 《用户至上：用户研究方法与实践（原书第2版）》一1.1 什么是用户体验
本节书摘来自华章出版社<用户至上:用户研究方法与实践(原书第2版)>一书中的第1章,第1.1节,作者 Understanding Your Users: A Practical Guide ...
- 使用人工智能来改善您嵌入式UI的用户体验
如今,许多人逐渐将人工智能(AI)技术加入到了他们的嵌入式设备的开发中.特别是在用户体验(UX)方面,人工智能在创造一个周到和直观的界面方面做得很好. 迄今为止,许多嵌入式人工智能活动都是围绕着数字语 ...
- 人工智能时代的用户体验设计与创新
本文为PMCAFF特邀嘉宾吴卓浩出品 我们的创新工场人工智能团队于2016年9月份成立,这几年的发展重点主要是技术研发和技术人才培养,下面的分享有一部分会在业务方面有所涉及的,更多的是科普. 产品设计 ...
- 用户体验可视化指南pdf_R中增强可视化的初学者指南
用户体验可视化指南pdf Learning to build complete visualizations in R is like any other data science skill, it ...
最新文章
- linux 命令行叫dos,利用shell编程实现DOS风格的Linux命令行
- petaPar培训文档
- 这个Spring循环依赖的坑，90%以上的人都不知道
- 宏基因组分析软件2综述、metaSPAdes、IDBA-UD、MetaQuast、Prokka、metaProdigal
- Master of GCD（差分数组||线段树）
- rabbitmq订单模块_RabbitMQ播放模块！ 构架
- 中国首富们三十而立的年纪都在干什么
- RabbitMQ exchange交换机机制
- Java快速入门学习笔记6 | Java语言中的for循环语句
- 哈达玛变换的应用SATD、SAD等匹配算法
- MFC小笔记：系统托盘实现
- 鼠标悬停变小手的效果，兼容FF
- .Net魔法堂：发个带附件的邮件
- DHCP服务原理(转载)
- cad lisp 示坡线_AutoCAD命令－画示坡线
- 如何卸载 adobe creative cloud？
- 傅里叶级数与傅里叶变换_Part4_傅里叶级数的复数形式
- 神经网络程序设计课学习心得
- 通过 adb 设置音量
- cz73 读取速度慢_CPU 访问硬盘速度很慢的原因找到了