本次有幸参与腾讯云GPU服务器体验,以此开展为期一个月的GPU服务深度体验,本次体验使用腾讯云P40机型进行yolo-v5模型训练。
本次训练的模型取yolo-v5的yolov5x及yolov5s两种模型,分别为yolo-v5最大及最小的模型。
训练集使用的是天池比赛中的小批量样本商标识别题目中的数据集(训练集图片数量:2400)
在P40(24GB显存下对于大的batch size是非常友好的)
nohup python train.py --img 640 --batch 30 --epochs 100 --data ./data/tianchi.yaml --cfg ./models/yolov5x.yaml --weights weighs/yolov5x.pt &
nohup python train.py --img 640 --batch 30 --epochs 100 --data ./data/tianchi.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights weighs/yolov5s.pt &
云GPU对于本地物理GPU非常明显优势在于
不足的在于成本还是要高于自己买物理GPU,期待云GPU规模上来以后跟常规的CPU服务一样亲民。
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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