平台网站的策划设计,北京seo顾问服务,网站模板源代码下载,网上商城开发价格前言#xff1a;本文教程为#xff0c;上传文件到服务器并训练深度学习模型#xff0c;与下载服务器文件到本地。演示指令输入#xff0c;完整的上传文件到服务器#xff0c;并训练模型过程#xff1b;并演示完整的下载服务器文件到本地的过程。
本文使用的服务器为云服…前言本文教程为上传文件到服务器并训练深度学习模型与下载服务器文件到本地。演示指令输入完整的上传文件到服务器并训练模型过程并演示完整的下载服务器文件到本地的过程。
本文使用的服务器为云服务器为蓝耘云平台注册登录链接如下
https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode11f606c51ehttps://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode11f606c51e目录
1.上传文件到服务器并训练模型
2.下载服务器文件到本地 1.上传文件到服务器并训练模型
需要的指令如下命令行终端Terminal依次输入 unzip Archie_yolo11.zip conda create -n Archie_yolo11 python3.8.18 conda init conda activate Archie_yolo11 conda install pytorch2.0.1 torchvision0.15.2 torchaudio2.0.2 pytorch-cuda11.7 -c pytorch -c nvidia pip install -e . python main.py 接下来演示指令输入完整的上传文件到服务器并训练模型过程指令可按需更换自己需要的版本例如Python、pytorch版本等 首先登录服务器我用的是蓝耘元生代智算云平台
注册登录链接如下
https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode11f606c51ehttps://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode11f606c51e进入后选择容器云 选择租用新实例 租一个服务器如下为我租用的服务器详情可按需自行选择
镜像lanyun/pytorch-2.0.1-py3.8-cuda11.8-u20.04:v1.5
GPURTX 3090 * 1卡
CPUIntel(R) Xeon(R) Gold 6152 CPU * 10核
内存30GB
硬盘系统盘: 30GB数据盘: 50GB 然后点击如下JupyterLab进入 进入后界面如下 点击进入lanyun-tmp文件夹 将本地工程文件压缩包我上传的是yolo11工程文件名为Archie_yolo11压缩包拖进该文件夹下底部是上传压缩包文件进度等待上传完成。 上传文件完成后在该文件夹下点击Terminal进入命令行终端界面 输入如下指令进行解压缩等待解压缩完成Archie_yolo11是压缩包文件夹名字
unzip Archie_yolo11.zip
这是一个解压命令用于解压名为Archie_yolo11.zip的压缩文件。在执行此命令前确保当前目录下存在该压缩文件并且你有读取该文件的权限。 解压完成后输入如下指令
conda create -n Archie_yolo11 python3.8.18
conda是一个流行的开源包管理系统和环境管理系统。create表示创建一个新的环境。-n Archie_yolo11指定新环境的名称为Archie_yolo11。python3.8.18指定在新环境中安装的 Python 版本为 3.8.18。 碰到这个情况就输入y 进入解压后的文件夹打开Terminal进入命令行终端界面输入如下指令
conda init
这个命令用于初始化conda使conda能够在当前的终端环境中正常工作。它会修改终端的配置文件如.bashrc、.zshrc等取决于你使用的终端以便在每次启动终端时能够正确加载conda。 接着输入如下指令
conda activate Archie_yolo11
用于激活名为Archie_yolo11的conda环境。激活后后续安装的包和执行的命令都会在这个环境中进行避免不同项目之间的包依赖冲突。 接着输入如下指令
conda install pytorch2.0.1 torchvision0.15.2 torchaudio2.0.2 pytorch-cuda11.7 -c pytorch -c nvidia
这是在当前激活的conda环境Archie_yolo11中安装 PyTorch 及其相关库。pytorch2.0.1指定安装的 PyTorch 版本为 2.0.1。torchvision0.15.2指定安装的torchvision版本为 0.15.2torchvision提供了计算机视觉相关的工具和数据集。torchaudio2.0.2指定安装的torchaudio版本为 2.0.2用于音频处理。pytorch-cuda11.7指定安装支持 CUDA 11.7 的 PyTorch 版本。-c pytorch -c nvidia指定从pytorch和nvidia这两个conda通道下载和安装这些包。 接着输入如下指令
pip install -e .
pip是 Python 的包管理工具。-e表示 “可编辑模式”editable mode“.” 表示当前目录。这个命令会在当前激活的conda环境中以可编辑模式安装当前目录下的 Python 项目。这意味着你对项目源代码所做的任何更改都会立即生效而不需要重新安装包。 修改例如dataset.yaml文件里的数据集路径为服务器下的路径如有其他路径修改也一样
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets # dataset root dir
train: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets/images/train # train images (relative to path) 6471 images
val: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets/images/val # val images (relative to path) 548 images
test: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets/images/test # test images (optional) 1610 images 然后输入如下指令运行main.py文件
python main.py
这是在当前环境中执行名为main.py的 Python 脚本。在执行此命令前确保main.py文件存在于当前目录并且该脚本的依赖项都已正确安装。
即可开始训练模型 以上完成上传文件到服务器并训练深度学习模型
2.下载服务器文件到本地
接下来演示完整的下载服务器文件到本地的过程。
需要下载两个软件Xshell、Xftp网上下载教程很多自行下载
如下为我使用的版本信息 安装完成以上两个软件后打开Xshell软件点击如下新建会话或点击文件新建会话 进入如下界面 复制服务器的如下登录指令SSH和密码 例如我的SSH如下 ssh -p 22xxx rootlink.lanyun.net 用户名为root 协议为SSH 主机为link.lanyun.net 端口号为22xxx 如下名称为新建会话3可自定义名称
然后点击连接即可 然后弹出如下界面可选择为接受并保存或一次性接受 然后输入用户名为root 然后会弹出输入密码输入在服务器复制的密码输入即可 如下所示成功连接上服务器 然后在Xshell软件点击如下图标会自动打开Xftp软件弹出的Xftp软件的右侧为服务器的文件夹 弹出如下窗口则选择接受并保存或选择一次性接受 在Xftp软件中将右侧服务器里的文件拖动到左侧即可下载到本地本地电脑底部为传输进度。 以上完成了详细介绍上传文件到服务器并训练深度学习模型下载服务器文件到本地
