deeplabcut GPU 详细代码

下面是使用 GPU 运行 DeepLabCut 的详细代码：

# 导入必要的库
import os
import tensorflow as tf
import deeplabcut

# 定义 DeepLabCut 配置文件路径
config_path = '/path/to/config.yaml'

# 定义训练数据集路径
train_data_path = ['/path/to/train_data']

# 定义验证数据集路径
val_data_path = ['/path/to/val_data']

# 定义 GPU 设备 ID
gpu_id = 0

# 指定使用的 GPU 设备
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = str(gpu_id)

# 打开 TensorFlow 的 GPU 内存分配
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        for gpu in gpus:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)

# 开始训练
deeplabcut.train_network(config_path, shuffle=1, saveiters=500, displayiters=100, gputouse=1, trainIndexes=train_data_path, valIndexes=val_data_path)

在上面的代码中，你需要将 `config_path` 替换为你自己的 DeepLabCut 配置文件的路径，并将 `train_data_path` 和 `val_data_path` 替换为你的训练数据集和验证数据集的路径。`gpu_id` 可以指定你要使用的 GPU 设备 ID。

在运行代码之前，确保已经安装了 DeepLabCut 和 TensorFlow，并且已经正确配置了 GPU 环境。