如何使用租用的云服务器实现神经网络训练过程(超详细教程,新手小白适用)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何使用租用的云服务器实现神经网络训练过程(超详细教程,新手小白适用)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

超级感谢up主7_xun的B站教学视频:适合深度学习小白的CV实战——在AutoDL上租用云服务器跑YOLOv5的全过程

链接:适合深度学习小白的CV实战——在AutoDL上租用云服务器跑YOLOv5的全过程_哔哩哔哩_bilibili

一、GitHub下载yolov5代码并在Pycharm中打开

在GitHub中搜索yolov,点击第一个项目,ultralytics/yolov5

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点击第一个项目进入后,master中选择Tags,然后选择v6.0版本

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点击Code选择download zip,我下载到了G盘里,下载代码后在pycharm中打开

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二、租用云服务器

  1. misgpu

我选择的是misgpu平台,大家可以打开我的邀请码,一开始可以免费试用一些金额,你自己使用后也可以邀请别人注册,可以领代金劵。

MistGPU - 深度学习雾计算平台

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在这里我已经创建好了一个服务器,短租了1小时试用。

2. AutoDL

或者也可以试用AutoDL,我看好多人都推荐这个平台。

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选择框架,使用pytorch1.7.0

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这样就租好了一个短期服务器

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三、云服务器链接pycharm

  1. 准备专业版pycharm

想要使用云服务器和pycharm连接首先需要pycharm专业版。

我一直用的是社区版,刚刚又重新下载了专业版,教程可以参考下面的博文。

pycharm官网下载:下载PyCharm:JetBrains为专业开发者提供的Python IDE

博文参考:

关于 Pycharm专业版 安装教程,简单好用_pycharm专业版安装教程_Enovo_Dream的博客-CSDN博客

学生可以申请学生认证免费使用专业版一年的时间,学生认证可参考:

学生免费获取PyCharm专业版_pycharm专业版学生免费吗_一只大鸽子的博客-CSDN博客

申请通过了之后激活即可,我的已经激活过了,到5月份过期。

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2. 使用SSH连接

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进入SSH连接界面后输入host,端口号和username,都可以在服务器平台找到

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填入对应信息即可

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输入密码,密码为租用服务器时自己设置的

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设置服务器中Python的位置和自己文件在服务器中的位置,服务器中Python的位置可以在服务器明令行中输入which Python指令得到

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最后连接成功!

四、下载xshell并使用xshell连接云服务器

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连接失败

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原因:没有安装ssh server服务

如何进行安装:

(2条消息) windows10开启ssh_windows10 ssh_mutouren123xixi的博客-CSDN博客

安装后到服务页面启动open ssh server服务

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重新输入连接命令

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继续输入密码

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连接成功!

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五、前期准备

  1. 打开文件传输功能

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2. 上传所需YOLO代码

上传本地的zip

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在服务端出现上传的文件,上传成功

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打开服务器终端

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输入 unzip yolov5-6.0.zip

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解压成功

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3. 安装模型所需包

跳转到yolov5文件夹:cd yolov5-6.0

输入 pip install -r requirements.txt,安装模型检测需要的各种包

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六、图片检测

  1. 输入命令

我们要对如下bus图片进行检测

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输入命令python detect.py --source data/images/bus.jpg,耐心等待训练过程即可

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2. 所遇问题

我在这一步遇到了AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘错误

如何解决:在服务器终端使用vim命令对unsample,py文件对应错误行进行修改,把后面的一部分删掉,注意unsmapling文件为只读文件,需要借助:w ! sudo tee %命令后才能完成保存退出。

(3条消息) AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘_几何量测量技术的博客-CSDN博客

(4条消息) vim 保存只读文件的修改_vimbaocunbianjidezhiduwenjian_花括号的博客-CSDN博客

3. 训练

重新输入训练命令后,训练成功!结果保存在detect文件夹下的exp4中

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找到对应图片,可以发现已经完成训练并出现预测结果。

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七、视频检测

  1. 上传视频到云服务器

还是使用上传图片的方法在xshell中进行视频的上传

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  1. 训练

输入python detect.py --source data/videos/test.mp4 命令进行训练,如下所示训练结束,结果保存在该文件夹中,由于编码问题不能在云服务器中进行查看视频,我们把视频下载到本地进行查看

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可以看到视频已完成检测

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成功!!!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-420567.html

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