【存档记录】AutoDL云服务器训练yolov5coco128数据

本文详细介绍了如何在AutoDL云服务器上使用PyTorch1.7.0和Cuda11.0环境配置,包括创建conda环境、安装相关库、下载Yolov5代码和coco128数据集,以及调整数据集路径进行训练的过程。

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AutoDL云服务器训练yolov5coco128数据


镜像选择:PyTorch 1.7.0
Python 3.8(ubuntu18.04)
Cuda 11.0
开机后:终端命令行输入

环境配置部分

source activate
conda create -n yolov5coco python=3.8
conda activate yolov5coco
pip install torch1.9.0+cu111 torchvision0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

代码及数据集处理部分

  1. 下载代码并安装相关文件

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

  1. 下载数据集coco128.zip解压到yolov5目录下
    数据集来源http://t.csdn.cn/sCqgm
    tips:一个小坑coco128.yaml文件需要修改
path: ../datasets/coco128  # dataset root dir

autodl默认…/是从root开始算,这样导致找不到已下载的数据集,改为

path: ../yolov5/datasets/coco128  # dataset root dir

开始训练

python train.py
完成

### 如何在 AutoDL 平台上运行 YOLOv5 模型 #### 创建实例并配置环境 为了在 AutoDL 上成功运行 YOLOv5 模型,首先需要登录到 AutoDL 官方网站,并通过创建一个新的 GPU 实例来启动计算资源[^4]。选择适合的 GPU 类型以及存储容量后,等待实例初始化完成。 #### 数据准备与上传 一旦实例创建完毕,在 JupyterLab 环境下可以方便地管理数据和代码文件。将预先下载好的 YOLOv5 项目源码打包成 ZIP 文件并通过浏览器界面将其上传至工作目录中。随后利用 `unzip` 命令解压缩该存档以便后续操作: ```bash !unzip yolov5.zip ``` 此外还需准备好用于训练数据集,同样按照上述方式传送到服务器端。确保遵循官方文档定义的标准 COCO 或自定义格式组织标注信息[^2]。 #### 安装依赖项 进入已提取出来的 YOLOv5 主文件夹路径执行 pip 工具安装所需库包集合: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此步骤会自动获取 PyTorch 及其他必要的第三方扩展模块版本匹配当前硬件架构特性优化后的二进制轮子文件[^1]。 #### 开始训练流程 当一切准备工作完成后即可调用 train 脚本来发起一轮完整的监督学习周期。指定参数如批次大小(batch size),最大迭代次数(epochs)以及其他超参设置均可以通过命令行选项灵活调整 : ```python !python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights yolov5m.pt ``` 这里假设采用预训练权重作为初始状态继续微调适应特定领域内的新类别识别任务需求[^3]。 #### 测试与评估性能指标 经过充分收敛之后保存下来的 checkpoint 文件可用于验证阶段加载进来预测未知样本标签分布情况 。借助 detect 方法实现批量处理输入图像序列生成对应边界框坐标位置及其置信度得分列表输出结果可视化展示效果对比分析实际应用价值所在[^5]: ```python !python detect.py --source test_images/ --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25 ``` 以上即为整个基于 AutoDL 的云端环境中搭建起高效便捷的目标检测解决方案全流程概述说明文档内容总结提炼而成的技术要点提示指南供参考借鉴之用。
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