如何将恒源云训练好的文件下载

最新推荐文章于 2024-11-20 20:27:00 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习
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晚上训练模型，第二天看着训练好的模型却不知道如何下载，因此写一篇记录自己如何下载训练好的文件，供学习与参考。

因为我的训练好的文件地址是  hy-tmp/ultralytics-main/runs/detect/train16

所以在命令行输入cd hy-tmp/ultralytics-main/runs/detect/train16，如图进入文件夹

以下也是我参考的（叠甲）

在命令行输入 zip -r train16.zip ./*     （这里的train16是我的文件名，因此也压缩文件也命名为train16），注意：前面进入的文件一定要写准确，否则会把你这个文件中的所有文件都压缩的，别问我为什么知道，问就是因为我错过

正常应该出现以下界面

接下来就会发现在train16文件下出现了一个压缩文件

点击复制下载链接

将链接复制到浏览器中，如下图

接着就正常下载了。。。

恒源云oss命令上传数据与下载数据
qq_45232776的博客
07-27 449
恒源云oss命令上传数据与下载数据
YOLOv8模型云端训练：恒源云GPU服务器助力高效训练
走向CTO的路上...
07-03 1434
YOLOv8是近年来流行的目标检测算法之一，具有速度快、精度高的特点。但训练YOLOv8模型需要大量的计算资源，尤其是GPU。恒源云是一家领先的云计算服务商，提供高性能的GPU服务器，可以帮助用户高效训练YOLOv8模型。利用恒源云GPU服务器训练YOLOv8模型，可以显著提升模型训练效率，并降低训练成本。恒源云提供的GPU服务器性能稳定可靠，可弹性扩展，可以满足不同用户的需求。
恒源云平台oss上传与下载数据之用cmd
qq_47220888的博客
07-05 409
1.打开oss.exe，输入以下命令，之后输入用户名和密码。4.下载自己的数据集到/hy-tmp/目录下。3.将自己的数据集上传至平台中的文件夹下。2.在个人数据中创建文件夹。查看自己上传的数据集。
恒源云之oss上传数据、云台下载数据
weixin_44342777的博客
11-12 1971
如何使用恒源云来跑深度学习程序、以及解决数据集太大，无法解压；
恒源云的上传下载以及迁移数据
m0_57346422的博客
03-12 1238
建议使用oss传输数据，账号和密码是恒源云的登陆账号密码。
本地Pycharm连接远程服务器训练模型教程-yolov5为例-傻瓜式保姆级教程！
sahtk89452的博客
04-09 1598
此处需要注意如果自动上传无法成功，我们可以手动将本地项目上传到服务器（选择上面的Upload to（上传到）即可），一定要在本地代码更改后及时上传同步到服务器！下载）拉取服务器中的代码同步本地。在Deloyment对话框中选择Mappings设置路径映射，设置本地代码同步到云服务器的目标路径，设置完成点击OK退出，这里使用的云服务器为恒源云，服务器部署路径为：/hy-tmp，图中未显示。为了后续本地与服务器之间同一项目可以内容同步，我们还需要设置二者之间的项目路径映射，即本地项目在远程服务器中存放的位置。
恒源云-深度学习GPU训练-使用JupyterLab训练完后上传训练结果
xiaoxiaoehs的博客
07-29 3665
OSS传输数据，使用JupyterLab训练完后上传训练结果至本地目录
恒源云训练YOLOv8
2302_81075872的博客
11-20 1191
恒源云训练yolov8
恒源云使用手册记录：从服务器下载数据到本地
m0_57180439的博客
11-11 762
xftp实现服务器和本地文件上传和下载
恒源云(GPUSHARE)_训练指引
weixin_39881439的博客
10-26 2831
该指引分为三个步骤。 从本地上传压缩包到平台个人数据 把平台个人数据下载到实例内 进行训练与自动上传结果并关机 操作流程大概如下： 本地上传个人数据 在本地首先将训练的数据打成zip、tar.gz常用格式的压缩包。然后本地下载并安装oss 命令行工具，使用该工具将压缩包上传到平台的个人数据中。 在这里使用 Windows 系统作为本地环境。如果是其他系统可以参考oss 命令行工具进行安装。 下载OSS (Windows)可执行文件。下载完成后将oss_win...
使用恒源云服务器进行Yolov5目标检测模型训练
weixin_50928906的博客
06-17 1699
Yolov5的代码是开源的，可以从其GitHub代码页面进行克隆，网址如下：打开的代码官网页面如下：截至2024年6月，Yolov5代码已更新至v7.0版本，可以选择v7.0版本进行训练，如下图所示，确定好需要下载的版本后，克隆该代码。
恒源云使用
知识搬运者
05-02 3128
做成 zip 压缩包，再将此文件上传到了个人数据中。执行成功后执行关机操作。脚本运行即可，首次使用时建议先进行测试一下。（或者vim upload.sh创建脚本。进入插入模式，粘贴下来整个脚本内容，再按。目录下使用 vim 创建一个。）注意：第一行必须是。在训练的任务代码中的最后调用此。是服务器的系统储存空间。免费硬盘储存空间是在。
将训练好的模型保存，可以保存的文件格式有哪些?
weixin_44943389的博客
10-17 2413
SavedModel 是 TensorFlow 的另一种模型保存格式，它包括了模型的权重、结构和配置，同时也包括了运行时所需的信息。你可以将训练好的模型以多种格式保存，主要取决于你所使用的深度学习框架。这些是一些常见的模型保存格式，具体使用哪种格式取决于你的项目需求和所使用的深度学习框架。将模型的权重保存为.pt或.pth文件，同时也可以保存整个模型。这是一种常见的模型保存格式，可以存储模型的权重、结构和配置。可以使用专门的库将模型转换为 ONNX 格式，例如。若要保存整个模型，可以使用。
【yolov5】train.py文件的参数详解
qq_39972370的博客
10-13 5179
参数包括(1)weights、(2)cfg、(3)data、(4)hyp、(5)epochs、batch-size、img-size、(6)rect、(7)resume、(8)nosave、notest、(9)noautoanchor、(10)evolve、cache-images、images-weights、device、multi-scale、(11)single-cls、adam等
恒源云GPU服务器使用笔记
m0_48838378的博客
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【自用记录向】恒源云GPU服务器使用笔记，用以训练yolov5模型
Python如何使用已经训练好的模型
2401_85475862的博客
07-16 792
Python为我们提供了丰富的工具和框架来加载和使用已经训练好的模型。通过选择合适的框架、导入相关库、加载模型、准备输入数据和使用模型进行预测等步骤，我们可以轻松地将已经训练好的模型应用于各种实际应用中。事实上，Python也将继续发挥其强大的编程能力，为我们提供更多便捷和高效的工具来支持模型的加载和使用。Python作为一种强大的编程语言，为我们提供了多种工具和框架来加载和使用已经训练好的模型。事实上，加载已经训练好的模型可以让我们快速地将模型应用于新的数据或场景中。据此推断，我们打印了模型的预测结果。
在代码中使用训练好的YOLO各版本的模型
qq_48050838的博客
10-30 4310
recursive=True&expand=False (Caused by NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。是 OpenCV（一个开源的计算机视觉库）的一个函数，用于在图像上绘制矩形。
python怎么使用已经训练好的模型
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07-12 2191
而验证集文件，主要就是将图片分类输出出来。快照的大用途：如果出了什么意外中断了训练，那真是天都要塌了，所以快照存储了训练的中间结果，这个设计真是人性化，当再次训练时，就可以从快照中恢复数据了。1、如何将mean.binaryproto转由于验证的时候需要在python下，验证新图片的时候，是先读入然后减去均值，这时候均值就需要一个python可以理解的版本。2、要fine-tuning别人的模型，则需要先down他们的模型快照，然后继续训练，继续训练的时候可以让学习率降低到很小，把全连接层可以稍微分一下。
2012-07-21训练模型
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07-21 613
参考 代码：360网盘下载：https://yunpan.360.cn/surl_yqMKweHiZRL（提取码：af62） 笔记： 1.使用预训练模型 模型名称（Model name）的命名规则是：目标检测算法_特征提取网络_训练数据集。例如，ssd_mobilenet_v1_coco的意思是，该模型使用了SSD（Single ShotMultibox Detector）目标检测算法，mobilenet特征提取网络，在COCO数据集上进行了训练。 https://github.com/tensorfl
恒源云yolov8训练数据集
最新发布
02-17
### 恒源云平台 YOLOv8 训练 数据集 使用方法及教程 #### 准备工作 为了在恒源云平台上使用YOLOv8进行模型训练，首先需要准备必要的环境和工具。这包括但不限于安装Python、PyTorch以及其他依赖库。确保所使用的环境中已经正确配置了这些组件[^2]。 #### 创建并启动GPU实例 通过登录到恒源云控制台来创建一个新的GPU实例用于训练YOLOv8模型。选择合适的镜像文件（建议选用预装有CUDA和cuDNN支持的深度学习框架），设置好网络连接和其他参数后即可启动实例[^3]。 #### 配置数据集 对于YOLOv8而言，其输入格式通常遵循COCO标准或自定义标签格式。因此，在上传自己的图像之前，应当先整理成上述两种之一的形式。具体操作如下： 1. 将标注好的图片及其对应的`.txt`文件放置在同一目录下； 2. 编写一个包含所有路径信息的列表文档（train.txt/val.txt）； 3. 修改配置文件中的类别名称与数量以匹配实际项目需求； ```bash # 示例：转换为yolo格式 python convert.py --input_dir ./images --output_dir ./labels ``` #### 开始训练过程 当一切就绪之后便可以在终端执行相应的脚本来开启正式的训练流程。这里推荐采用官方提供的默认超参作为起点，并根据实际情况调整batch size等关键选项以获得更好的性能表现。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.yaml') # 加载YOLOv8 nano版本架构 results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640) ```
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