码农知识堂 - 1000bd
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    1.环境配置

    1.1 没有什么用的试错

     activate D:\conda\envs\pytorch
     pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt
    

    报错
    在这里插入图片描述
    【解决办法】

    python -m ensurepip --default-pip
    

    报错

    Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。:'d:\conda\envs\pytorch\scripts\pip3.exe’Consider using the --user option or check the permissions.

    在这里插入图片描述
    【参考博文】YOLOX训练自己的数据集(超详细)


    1.2 配置环境

    正儿八经的开始了!
    然后老老实实使用

    1.2.1安装requirements.txt

    pip install -r requirements.txt
    python setup.py develop
    

    这里要使用python来命令而不是python3,不然会出现以下报错
    在这里插入图片描述

    1.2.2安装 apex

    下载安装包
    cd到你的安装目录下

    (1)如果你的设备是GPU

    python setup.py install
    

    这样子大概率就没问题了
    (2)但是我的是cpu
    在这里插入图片描述
    需要先设置好环境变量

    set TORCH_CUDA_ARCH_LIST="compute capability"
    python setup.py install
    

    注意在window中使用的是set,如果使用export就会出现以下报错
    在这里插入图片描述
    安装成功会提示!
    在这里插入图片描述

    1.2.3安装pycocotools

    pip install cython
    pip install pycocotools
    

    【参考建议】浩哥的YOLOX实战:超详细!手把手教你使用YOLOX进行物体检测(附数据集)因为我之前配过可能有一些包没有写清楚,建议是移步去看这篇

    2.代码分析

    2.1 训练参数

    参数意义
    -expn/ --experiment-name
    -n模型名称
    -b/–batch-sizebatch size
    -d / --devices用于训练的设备号
    -f / --exp_file实验描述文件
    –resume是否进行恢复训练
    -ccheckpoint file
    -e / --start_epoch恢复训练开始的epoch
    –num_machines训练的节点
    –machine_rank多节点训练的节点等级
    –fp16是否采用混合精度训练(默认False)
    –cache将图像缓存到RAM以快速训练
    -o/ --occupy首先占用GPU内存进行培训(默认是false)
    -l/ --logger用于度量的记录器。实现的记录器包括“tensorboard”(默认)和“wandb”。”
    opts使用命令行修改配置选项

    必须要传入的是
    (1) -n模型名字 或 -f / --exp_file 实验描述文件

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_50862344/article/details/126801771
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