【Python】画像認識 - fastaiとDenseNetでSIGNATEの練習問題に挑戦 【DeepLearning】

前回に引き続き、SIGNATEの画像分類問題に挑戦します。

今回は10種類の画像分類問題です。

signate.jp

最初に提出した時は、ファイルの形式が間違っていて最下位からのスタートでした笑

その後データの形式を確認し、提出しなおしたところ

0.92012（暫定5位）となりました。

提出するデータの整形は以下のようにして行いました。

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#推論実行・提出用ファイル作成
preds,_ = learn.get_preds(ds_type=DatasetType.Test)
#numpy形式に変換してリストの最大値のインデックスを取得
preds_n = preds.numpy()
preds_m = preds_n.argmax(axis = 1)
#pandasDataframeに変換してtest_dfと結合
preds_p = pd.DataFrame(preds_m)
test_df = pd.DataFrame(test_df)
df = pd.concat([test_df,preds_p], axis=1)
df_new.to_csv('sample_submision.csv', index=False)


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