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  • 前言
  • 一、用colab薅羊毛
  • 二、使用百度飞浆操作
  • 三、AlexNet网络
  • 总结
  • 参考

前言

一、用colab薅羊毛

Colaboratory 简称“Colab”，是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。用户无需进行设置，就可以直接使用，同时还能获得 GPU 等计算资源的免费使用权限。
Google Colab免费GPU 超详细使用教程

  1. 需要准备的东西
    ibcn和谷歌账号
    有了上面两个东西后便可跳转到:colab

    加载谷歌driver
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

注意，colab操作与Linux系统下操作是一样的，所以一些命令也是共通的，因为colab本身就是在Linux系统上，通过网页来操作而已，可以通过命令查看显卡使用情况，需要加!号

!nvidia-smi


查看cuda版本及显卡型号

结果显示pytorch版本是1.13，cuda版本是11.6
显卡型号是：Tesla T4

  1. 使用colab跑Yolov5代码
    Yolov4在github官方代码：ultralytics/yolov5
    选择Open in colab，如箭头所示
  2. 首先连接官方GPU
  3. 步骤
  • 步骤一：拷贝代码到当前目录下，并且配置环境
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone
%cd yolov5
%pip install -qr requirements.txt  # installimport torch
import utils
display = utils.notebook_init()  # checks

  • 步骤二：下载训练好的模型并测试
!python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images
# display.Image(filename='runs/detect/exp/zidane.jpg', width=600)

  • 步骤三：下载coco验证集看模型的精度
    coco数据集大概有80个类
# Download COCO val
torch.hub.download_url_to_file('https://ultralytics.com/assets/coco2017val.zip', 'tmp.zip')  # download (780M - 5000 images)
!unzip -q tmp.zip -d ../datasets && rm tmp.zip  # unzip


可以看到网速能达到：10MB/s，速度还是客观的。

验证

# Validate YOLOv5s on COCO val
!python val.py --weights yolov5s.pt --data coco.yaml --img 640 --half


得到验证的结果


PR曲线

打的标签图片(val_batch0_label.jpg)

验证的图片（val_batch0_pred.jpg）

  • 步骤四：选择tensorboard可视化结果
#@title Select YOLOv5 												


											

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