mmdetection使用第二章显卡训练
时间: 2023-12-04 15:09:17 浏览: 34
MMDetection是一个基于PyTorch实现的目标检测开源项目,由商汤和港中文大学共同推出。它提供了许多目标检测算法的实现,并封装了数据集构建、模型搭建和训练策略等过程为模块,使得使用者能够以较少的代码量来训练和测试目标检测模型。
在MMDetection中进行训练时,你可以选择使用不同的硬件设备,比如Nvidia GeForce RTX 2080Ti显卡。而在训练阶段,可以将ImageNet 2012数据集的训练图像划分为子训练集和子验证集。子验证集包含从训练图像中随机选择的图像,用于评估剪枝网络在子验证数据集上的性能。剩余的图像构成子训练集,用于训练权重生成元网络。
因此,MMDetection可以使用第二章提到的Nvidia GeForce RTX 2080Ti显卡进行训练,并通过ImageNet 2012数据集的子训练集和子验证集进行训练和评估。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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mmdetection使用gpu训练
在使用mmdetection进行GPU训练时,需要做以下几个步骤。首先,你需要确保你的GPU环境已经正确安装和配置。然后,你可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来禁用图形处理器,这可以在训练脚本中完成。例如,在使用CPU进行训练时,你可以使用以下命令:
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1
python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [optional arguments]
如果你在由slurm管理的群集上运行mmdetection,你可以使用脚本"slurm_train.sh"来进行训练。该脚本支持单机训练和使用多个GPU进行训练。你可以使用以下命令运行该脚本:
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MMDeteceion V3版之系列一(环境安装、模型测试、训练以及模型后处理工具)](https://blog.csdn.net/qq_41627642/article/details/124603457)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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mmdetection 使用混合精度训练
mmdetection 支持使用混合精度训练,可以通过设置配置文件中的`fp16`参数来开启。在使用混合精度训练时,模型中的参数会以 FP16 的形式存储,计算时也会使用 FP16 进行计算,从而减少显存的占用和加速训练过程。
需要注意的是,在使用混合精度训练时,由于 FP16 的精度较低,可能会对模型的精度产生一定的影响。因此,在使用混合精度训练时,需要根据具体情况进行调整。