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社区首页 >专栏 >GitHub YOLOv5 开源代码项目系列讲解(六)------使用云端GPU训练Yolov5模型

GitHub YOLOv5 开源代码项目系列讲解(六)------使用云端GPU训练Yolov5模型

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荣仔_最靓的仔
发布2021-09-07 17:16:50
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发布2021-09-07 17:16:50
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本专栏将从安装到实例运用全方位系列讲解 GitHub YOLOv5 开源代码。 专栏地址:GitHub YOLOv5 开源代码项目系列讲解

目录

1 登录云端 GPU 网站

2 传入文件到云端

3 解压缩文件夹

4 进入文件路径

5 安装装所需环境

6 添加 tensorboard 插件

7 打开 tensorboard

8 运行 train.py


1 登录云端 GPU 网站

打开网址:google colab

2 传入文件到云端

将本地压缩好的 yolov5 文件传入到云端。

3 解压缩文件夹

代码语言:javascript
复制
!unzip /content/yolov5-v5.0.zip -d /content/yolov5

4 进入文件路径

进入到红框所指文件夹中

代码语言:javascript
复制
%cd /content/yolov5/yolov5-v5.0

5 安装装所需环境

代码语言:javascript
复制
!pip install -r requirements.txt

6 添加 tensorboard 插件

代码语言:javascript
复制
%load_ext tensorboard

7 打开 tensorboard

代码语言:javascript
复制
%tensorboard --logdir=runs/train

8 运行 train.py

代码语言:javascript
复制
!python train.py --rect

再回到上一步运行的 tensorboard 页面中刷新

云端 GPU 训练 yolov5 模型至此讲解完成。


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希望本文能帮助您解决您在这方面遇到的问题

感谢阅读 END

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2021-08-11 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 2 传入文件到云端
  • 3 解压缩文件夹
  • 4 进入文件路径
  • 5 安装装所需环境
  • 6 添加 tensorboard 插件
  • 7 打开 tensorboard
  • 8 运行 train.py
    • 欢迎大家交流评论,一起学习
      • 希望本文能帮助您解决您在这方面遇到的问题
        • 感谢阅读 END
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