训练mmdetection 注：配置文件里的class_num=类别数+1，根据gpu数量修改学习率：8gpu:0.02,1gpu:0.0025 一、准备自己的数据拿nwpu数据集来举例，nwpu数据集文件夹中的内容是：images文件夹：存放数据图片 labelTxt文件夹：存放标注信息，images文件夹中每张图片都对应一个txt文件存放在此文件夹中，图片与标注文件的名称相同 test.tx
目录前言一、需要的环境二、安装1、创建一个conda虚拟环境并激活它2、安装PyTorch和torchvision包2.1 pytorch版本的选择问题2.2 网络的问题3、安装mmcv-full包4、Clone MMDetection的项目仓库5、安装相应的requirements和MMDetection前言最近在做分割的一个项目，需要用到几个常用的分割算法，例如Mask-RCNN、PANet等
编者按：我的毕设题目是基于mmdetection的行人检测，由于我的电脑没有英伟达的GPU,因而无法安装CUDA，网上大多数文章涉及CUDA的安装，对于我来说都没法直接参考。这篇文章主要是我总结的关于安装CPU版本的mmdetection的方法（电脑上有英伟达GPU的话网上大多数文章可以直接参考） Windows安装mmdetection（CPU版本）1. 安装anaconda（网上参考文章非常多
后面的不用看了，直接看最省事版本： 直接用CUDA_VISIBLE_DEVICES="2,3"指定多卡就可以，也可以给sh文件传参进去。但是，切记！切记！切记！sh文件里不能有空行，尤其是使用反斜杠 \ 连接多行的时候，
问题描述：在用cascade RCNN进行训练的过程中，是不会发生OOM的，但是在做eval的时候（数据没有shuffle），每次做到第6批次数据的时候就会出现OOM如下图所示：解决思路总结:解决思路1: 调低batch_size解决思路2:每次训练完清空cuda缓存解决思路3:降低做预测时模型筛选出的预测框的数量解决思路4:做eval时，把预测框的处理程序放在cpu和内存中解决思路1：调低bat
1. 预训练模型 关于预训练模型，一般的检测都是使用ImageNet预训练的backbone，这是基本配置，官方也支持这种加载方式。 高级一点的的就是针对数据集做一次预训练：即将所有的目标裁剪出来，然后训练一个不错的分类模型，这样的初始化相比ImageNet就要好很多。 最后就是
前言如何在anconda创建mmdetection虚拟环境和用pycham为项目配置环境见（linux）mmdetection环境配置gpu+anaconda+pycham+ RTX2080ti 笔记
mmdetection链接 https://github.com/open-mmlab/mmdetection或mirrors / open-mmlab / mmdetection · GitCod
anchor参考与部分直接摘抄：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138824387 有些地方纯粹自己打一遍加深记忆，如果要看原版请看上述链接~faster-rcnn初始化anchor： 设输入图像为a*b，图像到需要rpn处时缩放系数为16，即此时feature map尺寸为a/16 * b/16；stride为1，padding为2，使用3 * 3的窗口滑动遍历该fea
文章目录Google Colab免费GPU使用教程什么是Google Colab？让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹创建新的Colab笔记本设置GPU使用Google Colab运行基本Python代码使用Google Colab运行或导入.py文件如何改变文本的样式下载泰坦尼克号数据集（.csv文件）和显示前5行从Github 仓库中克隆project到Goo
简介在之前的文章中，已经介绍了配置文件、数据、模型等方面的内容，在配置文件那篇文章中其实简单介绍了部分运行时相关的内容，本文将详细展开。需要说明的时，官方是将runtime与schedule区分开的，不过从配置继承的角度来看，它们可以放到一起，因此本文都将其视为运行时配置。运行时定制自定义优化器MMDetection支持所有的PyTorch定义的优化器（optimizer），如果想要使用某个优化器
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow，本来想用下面代码测试一下GPU程序，但无奈老是没有调用GPU。 import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3]
1. YOLO原文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object DetectionYOLO的思路是将目标检测问题直接看做是分类回归问题，将图片划分为S×S的格子区域，每个格子区域可能包含有物体，以格子为单位进行物体的分类，同时预测出一组目标框的参数。 检测过程YOLO相当于将图片划分成 的格子区域，为每一个格子预测出
caffe若在GPU模式下，会默认是使用0号GPU，且默认只使用需要的GPU内存。（这一点和tensorflow不一样，tensorflow会默认使用所有的GPU，以及所有的GPU内存）train.sh -gpu 2 train.sh -gpu all train.sh -gpu 1,2,3 ...
原创
2022-10-13 09:56:21
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文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
您只需要专注于深度学习本身，无需安装任何深度学习环境，零设置开启您的深度学习之旅。极客云，为深度学习而生，您只需简单几步操作即可测试和训练您的模型。1.上传代码和训练集数据（不收费）上传的数据将会被挂载到 连接后服务器的 /data 目录下2.选择适合配置，创建云服务器。我第一次配置时候选择最便宜的，来熟悉环境，下载所需软件包。3. 配置好云主机后，打开Jupyter Notebook
训练函数调用训练脚本python tools/train.py configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py训练可选项：–work_dir：模型checkpoint以及训练log文件的输出目录，若在脚本中不设置，则为config/*.py中work_dir中的路径。–resume_from：指定在某个checkpoint的基础上继续训练，若在脚本中不设置，则为config/*
在自己的 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 中的路径添加到环境变量 path 中，直接在cmd中输入 nvidia-smi 即可查看显卡的运行状态，在windows平台下直接通过监视器也可以查看显卡运行状态，尤其是win10的监视器还是很直观的
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2022-08-11 10:12:30
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作者 | 派派星为啥GPU利用率总是这么低上回说到，如何榨干GPU的显存，使得我们的模型成功跑起来了。但是，又一个问题来了，GPU的利用率总是一会99%，一会10%，就不能一直99%榨干算力？导致算力不能够完全利用的原因是数据处理的速度没有跟上网络的训练速度。因此，我们抓手在于提高数据的读取、预处理速度。定位问题首先，我们得先判断到底是不是数据读取、预处理阶段是整个pipeli
实现"python指定gpu训练 os"的流程如下所示：
1. 安装必要的软件和库
2. 导入所需的库和模块
3. 指定要使用的GPU
4. 编写训练代码
5. 运行代码
下面将详细说明每一步需要做什么以及相应的代码：
### 1. 安装必要的软件和库
在开始之前，首先需要确保已经安装了以下软件和库：
- Python：用于编写和运行代码
- CUDA：用于GPU加速计算
- cuDNN：
这篇文章主要介绍了 GPU 的使用。在数据运算时，两个数据进行运算，那么它们必须同时存放在同一个设备，要么同时是 CPU，要么同时是 GPU。而且数据和模型都要在同一个设备上。数据和模型可以使用to()方法从一个设备转移到另一个设备。而数据的to()方法还可以转换数据类型。从 CPU 到 GPU device = torch.device("cuda")tensor = tensor.to(dev
