kaggle上mmdet的使用与tensorboard的解决方案

博客地址：kaggle上mmdet的使用与tensorboard的解决方案

mmdet 安装与使用

!pip install openmim
!mim install mmdet

上述指令即可完成对mmdet的安装，而在kaggle上大概要花20min左右，主要是造轮子的时间太久了。

这边有一个取巧的办法，可以直接copy&edit这个工程可以很快的完成mmdet的安装。

mmdet + tensorboard

在kaggle上我们无法直接访问tensorboard，这里可以用ngrok做转发，代码如下

import datetime
import tensorflow as tf
from tensorflow import summary
%load_ext tensorboard

log_dir="runs/"
 
# summary_writer = tf.summary.create_file_writer(
#   log_dir + "fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))

!wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
!unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip
!./ngrok authtoken xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

import os
import multiprocessing
 
pool = multiprocessing.Pool(processes = 10)
results_of_processes = [pool.apply_async(os.system,