**step1:**进入BML主页，点击立即使用

🔗：https://ai.baidu/bml/

**step2:**点击Notebook，创建“通用任务”

**step3:**填写任务信息

第一步：配置Notebook

1.找到昨天创建的Notebook任务，点击配置

  • 开发语言：Python3.7
  • AI框架：PaddlePaddle2.0.0
  • 资源规格：GPU V100

2.打开Notebook

3.创建一个Notebook，选择Python3


4.升级paddlepaddle至2.2.1

#升级paddlepaddle至2.2.1!pip install paddlepaddle-gpu==2.2.1.post101 -f https://www.paddlepaddle/whl/linux/mkl/avx/stable.html

**第二步：上传文件至Notebook

**下载4个压缩包到本地

https://aistudio.baidu/aistudio/datasetdetail/133438

2.上传这4个压缩包至Notebook并解压

#**在BML Notebook环境中安装相关依赖**# 关于paddledet部分请注意！！！由于我们源码中对模型结构做了修改，所以不要安装paddledet，直接使用源码即可
%cd /home/work/
!unzip -d . PaddleDetection.zip
!unzip -d . PaddleSeg.zip
!unzip -d . PaddlePrediction.zip
!unzip -d . PaddleLiteAndroid.zip

3.安装环境依赖

%cd /home/work/PaddleDetection/
!pip install -r requirements.txt
!python setup.py install
# 安装好上面的部分，paddleseg的依赖库也就都安装好了

**第三步：准备数据集

**1.下载并解压数据集

# 首先将数据下载至/home/work/data/中
%cd /home/work/
!wget https://bj.bcebos/v1/paddledet/data/detection.zip# 然后需要进行数据解压缩
!pwd
!unzip -d . detection.zip

**第四步：保存Notebook并关闭、停止运行，完成打卡

**

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