AutoDL算力云进行yolov5训练流程

本文主要是介绍AutoDL算力云进行yolov5训练流程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

第一步 充值

打开我们的算力云官网
然后找到充值入口 最低充值50

第二步 选择我们用到的显卡

一般呢我都用便宜的2080ti

选择2080ti之后 基础镜像

之后就可以立即创建了 ，我们的服务器就启动了，点击第一行JupyterLab

可以看到我们的终端

第三步 将我们的yolov5源代码导入服务器

yolov5的版本最好为7.0 其他的有点问题
我们将yolov5 压缩成压缩包 可以拖到服务中去

然后

unzip yolov5.zip

第四步 激活环境

第一步 切换目录

cd yolov5

第二步

conda init

然后关闭这个终端 重新打开一个终端

安装环境所需要的包

pip install -r requirements.txt

将字体文件Arial.ttf 导入yolov5文件夹中 自行下载

第五步 训练

第一步
导入我们的数据集datasets

第二步 切换目录到data 新建yaml文件 输入内容如下图类似 保证train和val即可

第三步切换到models文件夹

将yolov5s.yaml的类别数改为自己的

第四步开始训练

python train.py --batch 16 --epochs 300 --data ./data/face.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --device 0

第六步 训练完成 提取

训练完成 找到runs文件夹 train文件夹 里面就有我们的训练结果，

其中best.pt就是我们需要的 之后我们可以调用这个pt文件进行后续的操作

这篇关于AutoDL算力云进行yolov5训练流程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---