文章目录
- Ubuntu 使用 Paddle
- 选择 PaddlePaddle 版本
- 创建环境
- 安装 PaddlePaddle
- 验证
- 安装 PaddleDetection
- 验证
- 训练
- 安装 labelme
- 装换为 COCO 数据集
- 修改超参数
- 开始训练(以ppyolov2为例)
- 查看训练进度
- 推理(以ppyolov2为例)
- shell关闭后未释放显存
- 尽情享用吧~
Ubuntu 使用 Paddle
选择 PaddlePaddle 版本
查看
https://paddlepaddle/whl/mkl/stable.html
以选择适合自己硬件的对应版本
创建环境
python 版本可根据自己所选的 Paddle 版本进行修改
conda create -n paddle python=3.8
conda activate paddle
安装 PaddlePaddle
根据自己所选版本修改 paddle 版本号和 cuda 版本号
pip install paddlepaddle-gpu==2.1.2.post112 -f https://paddlepaddle/whl/mkl/stable.html
pip install visualdl
验证
import paddle
paddle.utils.run_check()
安装 PaddleDetection
git clone https://github/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
cd PaddleDetection
python setup.py install
pip install -r requirements.txt
验证
python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
训练
安装 labelme
详见
https://blog.csdn/qq_49466306/article/details/119776842
并使用 labelme 进行数据标注
装换为 COCO 数据集
LABELME_INPUT_FOLDER="<path-to-labeled-folder>"
LABELME_OUTPUT_FOLDER="<path-to-PaddleDetection-git-folder>/dataset/<your-dataset-name>"
python <path-to-PaddleDetection-git-folder>/tools/x2coco.py \
--dataset_type labelme \
--json_input_dir $LABELME_INPUT_FOLDER/ \
--image_input_dir $LABELME_INPUT_FOLDER/ \
--output_dir $LABELME_OUTPUT_FOLDER \
--train_proportion 0.8 \
--val_proportion 0.2 \
--test_proportion 0.0
修改超参数
根据
<path-to-PaddleDetection-git-folder>/configs/<your-model-name>/<your-config-used>.yml
中涉及到的文件依次进行修改
开始训练(以ppyolov2为例)
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python -m paddle.distributed.launch \
--log_dir=./ppyolo_dygraph/ \
--gpus 0 \
tools/train.py \
-c ./configs/ppyolo/ppyolov2_r101vd_dcn_365e_coco.yml \
-o pretrain_weights=./ResNet101_vd_ssld_pretrained.pdparams \
--use_vdl=true \
--vdl_log_dir=vdl_dir/scalar
查看训练进度
visualdl --logdir <path-to-PaddleDetection-git-folder>/vdl_dir/scalar/
推理(以ppyolov2为例)
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/infer.py \
-c configs/ppyolo/ppyolov2_r101vd_dcn_365e_coco.yml \
-o use_gpu=true \
weights=./output/ppyolov2_r101vd_dcn_365e_coco/model_final.pdparams \
--infer_img=/home/chli/labelme_ws/test_labelme/1.jpg
shell关闭后未释放显存
fuser -v /dev/nvidia*
查看对应显卡 id 的python程序的 pid
kill -9 <python-pid-for-your-gpu-ids>
尽情享用吧~
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