GitHub YOLOv5 开源代码项目系列讲解（六）------使用云端GPU训练Yolov5模型

本专栏将从安装到实例运用全方位系列讲解 GitHub YOLOv5 开源代码。
专栏地址：​​GitHub YOLOv5 开源代码项目系列讲解​​

 

目录

​​1 登录云端 GPU 网站​​

​​2 传入文件到云端​​

​​ 3 解压缩文件夹​​

​​4 进入文件路径 ​​

​​5 安装装所需环境​​

​​6 添加 tensorboard 插件​​

​​7 打开 tensorboard​​

​​8 运行 train.py​​

---

1 登录云端 GPU 网站

 打开网址：​​google colab​​

2 传入文件到云端

将本地压缩好的 yolov5 文件传入到云端。

 3 解压缩文件夹

!unzip /content/yolov5-v5.0.zip -d /content/yolov5

4 进入文件路径 

 

进入到红框所指文件夹中 

%cd /content/yolov5/yolov5-v5.0

5 安装装所需环境

!pip install -r requirements.txt

6 添加 tensorboard 插件

%load_ext tensorboard

7 打开 tensorboard

%tensorboard --logdir=runs/train

8 运行 train.py

!python train.py --rect

再回到上一步运行的 tensorboard 页面中刷新 

云端 GPU 训练 yolov5 模型至此讲解完成。

---

欢迎大家交流评论，一起学习

希望本文能帮助您解决您在这方面遇到的问题

感谢阅读

END