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Detectron2学习一:环境配置,YAML语法

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CV_Learner
修改2019-12-09 15:14:05
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修改2019-12-09 15:14:05
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文章被收录于专栏:CV_LearnCV_Learn

一、环境配置

参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_39916966/article/details/103199105

代码语言:txt
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安装Cuda9.0+cuDNN7.4
代码语言:txt
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anaconda创建虚拟环境:conda create -n pytorch13 python=3.6.8,进入环境,conda activate pytorch13
代码语言:txt
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安装pytorch1.3:conda install pytorch=1.3 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
代码语言:txt
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安装opencv:pip install opencv-python==3.4.5.20
代码语言:txt
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安装fvcore: pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'
代码语言:txt
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安装pycocotools:
pip install cython;
pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
代码语言:txt
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确保gcc>=4.9 gcc --version
代码语言:txt
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安装tensorboard
pip install tensorboard
代码语言:txt
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安装detectron2
git clone [https://github.com/facebookresearch/detectron2.git]
cd detectron2
python setup.py build develop

若pytorch1.3命令下载不下来,可通过网页端手动下载,在进行安装

window,anaconda下安装tar.bz2文件命令:

代码语言:javascript
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进入到待安装的虚拟环境中
本地安装命令:conda install --use-local <your-pkg-name>
conda install --use-local pytorch-1.3.1-py3.5_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2

二、YAML基本语法

参考链接:https://blog.csdn.net/m0_37664906/article/details/81708975

yaml文件在detectron2整个框架中作为配置文件进行参数配置的

YAML以数据为中心,比json、xml等更适合做配置文件

1:基本语法规则

大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左对齐即可。

2、支持的数据结构

  • 对象:键值对的集合,又称为映射(mapping)/ 哈希(hashes) / 字典(dictionary)
  • 数组:一组按次序排列的值,又称为序列(sequence) / 列表(list)
  • 字面量(数字、字符串、布尔值):单个的、不可再分的值

3、具体写法

  • 字面量(数字、字符串、布尔值) k: v :字面量直接写,字符串默认不用加上单引号或者双引号,冒号后面必须有一个空格 双引号:会转义特殊字符 单引号:不会转义字符串里边的特殊字符;特殊字符会作为本身想表示的意思

如下所示:

代码语言:javascript
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name: zhangsan
age: 20
isBoss: false
  • 数组

多行写法使用- 值来表示数组中的一个元素,需要注意缩进;单行使用[值,值]来表示一个数组

代码语言:javascript
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#多行结构
friends:
 - zhangsan
 - lisi
 - wangwu

#单行结构
friend:[zhangsan,lisi,wangwu]
  • 对象

多行写法:key:value的形式,使用多行写法需要注意缩进

单行写法:使用{key:value}的形式书写

代码语言:javascript
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#多行结构
friend:
 name:zhangsan
 age:20

#单行结构
friend:{name:zhangsan,age:20}

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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