Denis Samokhvalov swoopyy

## img-get-output-img.py
!wget https://www.mykidstime.com/wp-content/uploads/2017/01/family-dog.jpg -O input.jpg
im = cv2.imread("./input.jpg")
cv2_imshow(im)

## detectron2-imports.py
import torch, torchvision

# Импорт detectron2 и установка логгера
import detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
setup_logger()

# numpy - для работы с векторами, сv2 - для отображения и обработки изображений
import numpy as np
import cv2

## detectron-colub-setup
!pip install -U torch torchvision
!pip install git+https://github.com/facebookresearch/fvcore.git
!git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2 detectron2_repo
!pip install -e detectron2_repo

## h2o-gbm.py
from h2o.estimators.gbm import H2OGradientBoostingEstimator
mgb = H2OGradientBoostingEstimator(model_id='iris_gbm') # укажем model_id, чтобы модель можно было легче найти через flow
mgb.train(["sepal_len", "sepal_wid", "petal_len", "petal_wid"], "class", train)
mgb.model_performance(test)

## h2o-automl-leader-predict.py
ma.leader.predict(test)

## h2o-automl-train.py
ma = H2OAutoML(max_runtime_secs=150, nfolds=5)
ma.train(["sepal_len", "sepal_wid", "petal_len", "petal_wid"], "class", train)
ma.leaderboard # Выведем список наилучших по качеству моделей

## h2o-automl-import.py
from h2o.automl import H2OAutoML

## h2o-dl-model-performance.py
mdl.model_performance(test)

## h2o-dl-predict.py
mdl.predict(test)

## h2o-dl-train.py
mdl.train(["sepal_len", "sepal_wid", "petal_len", "petal_wid"], "class", train)
	!wget https://www.mykidstime.com/wp-content/uploads/2017/01/family-dog.jpg -O input.jpg
	im = cv2.imread("./input.jpg")
	cv2_imshow(im)
	import torch, torchvision

	# Импорт detectron2 и установка логгера
	import detectron2
	from detectron2.utils.logger import setup_logger
	setup_logger()

	# numpy - для работы с векторами, сv2 - для отображения и обработки изображений
	import numpy as np
	import cv2
	!pip install -U torch torchvision
	!pip install git+https://github.com/facebookresearch/fvcore.git
	!git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2 detectron2_repo
	!pip install -e detectron2_repo
	from h2o.estimators.gbm import H2OGradientBoostingEstimator
	mgb = H2OGradientBoostingEstimator(model_id='iris_gbm') # укажем model_id, чтобы модель можно было легче найти через flow
	mgb.train(["sepal_len", "sepal_wid", "petal_len", "petal_wid"], "class", train)
	mgb.model_performance(test)
	ma = H2OAutoML(max_runtime_secs=150, nfolds=5)
	ma.train(["sepal_len", "sepal_wid", "petal_len", "petal_wid"], "class", train)
	ma.leaderboard # Выведем список наилучших по качеству моделей