darknet 训练可视化tensorboard
时间: 2023-09-08 15:16:04 浏览: 59
要在Darknet中训练模型并使用TensorBoard进行可视化,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 确保已安装TensorBoard:
```
pip install tensorboard
```
2. 在Darknet的根目录下创建一个日志文件夹,用来保存TensorBoard的日志:
```
mkdir logs
```
3. 在Darknet的训练命令中添加`-map`参数,并指定`-log_dir`参数为日志文件夹的路径。例如:
```
./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -map -dont_show -mjpeg_port 8090 -log_dir logs/
```
4. 启动TensorBoard,指定日志文件夹的路径:
```
tensorboard --logdir logs/
```
5. 在浏览器中打开TensorBoard的地址,通常是`http://localhost:6006/`。
6. 在TensorBoard中,你可以查看训练过程中的损失函数曲线、学习率曲线等信息,还可以查看模型结构图和训练过程中的图像预测结果。
这样,你就可以使用TensorBoard对Darknet进行训练过程的可视化了。希望对你有所帮助!
相关问题
windows darknet 训练模型
在Windows上使用darknet进行模型训练的步骤如下:
1. 确保你已经拷贝了darknet.exe文件到你的工程路径下(data同级路径下)。
2. 打开命令行窗口,并进入到darknet.exe所在的目录。
3. 执行以下命令:darknet.exe detector train data/config.data cfg/yolov4-custom.cfg weights/yolov4.conv.137 -map [3。
这个命令将使用指定的配置文件和预训练权重开始模型训练,并在训练过程中计算mAP(平均精度均值)指标。
请注意,你需要将指定的文件路径替换为你自己的文件路径,以确保正确的训练。
希望这个回答对你有帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [darknet训练yolov4模型](https://blog.csdn.net/liang_baikai/article/details/125934702)[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 style="max-width: 50%"]
- *2* [Windows下使用Darknet训练自己的数据集(模型:yolov4-tiny、数据集:垃圾分类)](https://blog.csdn.net/weixin_52939176/article/details/122554179)[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 style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
darknet训练yolov3
darknet训练yolov3的步骤如下:
1. 首先,下载权重文件darknet53.conv.74,并将其放置在darknet\build\darknet\x64目录下。\[1\]
2. 打开命令提示符,使用cd命令切换到darknet\build\darknet\x64目录下。\[1\]
3. 输入以下命令进行训练:
```
darknet.exe detector train data/train.data yolov3_a.cfg darknet53.conv.74
```
其中,train.data是训练数据的配置文件,yolov3_a.cfg是yolov3的网络配置文件,darknet53.conv.74是预训练的权重文件。请确保文件路径正确。\[1\]
4. 如果你想训练yolov3-tiny模型,可以使用以下命令提取骨架网络:
```
./darknet partial cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15 15
```
这将生成一个包含骨架网络的权重文件yolov3-tiny.conv.15。\[2\]
5. 如果你想使用yolov3-tiny.weights进行训练,可以使用以下命令:
```
./darknet -i 0 detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.conv.15
```
其中,voc.data是数据集的配置文件,yolov3-tiny.cfg是yolov3-tiny的网络配置文件,yolov3-tiny.conv.15是骨架网络的权重文件。\[3\]
请根据你的需求选择适合的命令进行训练。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Windows10下使用darknet和YOLOV3训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/matt45m/article/details/104329350)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [darknet框架下yolov3实战(一)](https://blog.csdn.net/u013230291/article/details/104159956)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]