使用网上服务器(AutoDL)训练模型


一、准备好数据集和网络代码

1.数据集

①请把数据集放到名为dataset文件夹下;②数据集请压缩,后缀名为.zip;③点击确定
图片[1] - 使用网上服务器(AutoDL)训练模型 - MaxSSL

2.代码

①请把代码放到名为coad文件夹下;②代码请压缩,后缀名为.zip;③点击确定
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下面我们有两个压缩包。
图片[3] - 使用网上服务器(AutoDL)训练模型 - MaxSSL

二、使用AutoDL服务器

1.AutoDL地址

https://www.autodl.com/register” />2.打开AutoDL(注册不讲解)

①打开界面。
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②注册用户会有10元代金劵,够自己使用一段时间。
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③选择自己要使用的GPU,自己为了讲解,选择一款最实惠的GPU—TITAN Xp,点击1卡可租。
图片[6] - 使用网上服务器(AutoDL)训练模型 - MaxSSL

④将会出现以下界面,点击基础镜像。
图片[7] - 使用网上服务器(AutoDL)训练模型 - MaxSSL

⑤选择自己需要的深度学习框架,本人选择PyTorch ——> 1.10.0 ——>3.8(ubuntu20.04) ——>11.3。
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⑥点击立即创建。
图片[9] - 使用网上服务器(AutoDL)训练模型 - MaxSSL

⑦点击JupyterLab
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⑧等待片刻,点击终端。
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3.使用AutoDL

①把数据集和代码拖入到AutoDL。
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②点击上传,数据集可能等一段时间,耐心等待。
图片[13] - 使用网上服务器(AutoDL)训练模型 - MaxSSL

③等到进度条满,就是上传成功。
图片[14] - 使用网上服务器(AutoDL)训练模型 - MaxSSL

④下载安装工具。

输入命令:curl -L -o /usr/bin/arc http://autodl-public.ks3-cn-beijing.ksyun.com/tool/arc && chmod +x /usr/bin/arc
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⑤解压。

输入命令解压代码:arc decompress coad.zip
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输入命令解压数据集:arc decompress dataset.zip
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三、训练模型

1.切换到coad文件夹下

命令:cd coad
将会切换到coad文件夹下。
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2.训练模型

命令:python model.py
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3.路径

一定要注意数据集的路径
可以安装train.py中数据集的路径放置数据集。

4.关机

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5. 压缩

如果要压缩当前目录下的所有文件,可以用通配符 *,即命令是 zip -r 压缩包名 *。也可以用 *.txt 表示压缩指定 .txt 后缀的所有文件。

zip -r 压缩包名 *

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THE END
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