k-washi / anomaly_detection_exp_v1

ml-exp-ad

異常検知の実験

データセット

• MVTEC Anomaly detection dataset

実行環境作成(エディターモード)

src.util.~などモジュールのimportを行うために必要です。

pip install -e .

test

テストの実行方法です。pytestかtoxの使用方法を記載しています。

python -m pytest

toxで使用されるモジュールは、まず環境の作成を行います。

python -m tox

もし、toxの環境を作り直す

python -m tox -r

テストの実行方法です。

python -m tox -e py39

リンターによるチェックです。

python -m tox -e lint

Docker

CUDAによりpytorchのインストール方法が異なるので、適宜公式を参照し、インストールしてください。

docker-compose -f docker-compose-cpu.yml up -d

でコンテナを作成し、VS Codeのms-vscode-remote.remote-containersから開発環境に入る

gpu周り

もし、docker-compose-gpu.ymlにおける以下の設定で上手くいかない場合

    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
          - driver: nvidia
            capabilities: [gpu]

以下に変更する。

runtime: nvidia

vscode extensionの設定

1. view/command palletを開き、shellからcodeをインストール
2. 新しいshellを開く
3. 以下のコマンド実行 (権限は与えておく)

./.devcontainer/vscode_extentions_install_batch.sh