华为云跑yolov5
时间: 2023-09-27 16:11:02 浏览: 196
华为云可以很好地支持运行 YOLOv5 模型。在华为云上运行 YOLOv5 可以使用 ModelArts 这个全流程的 AI 开发平台。以下是在华为云上跑 YOLOv5 的简要步骤:
1. 登录到华为云控制台并进入 ModelArts 页面。
2. 在 ModelArts 页面中,选择“创建实验”。
3. 在创建实验页面上,输入一个实验名称,选择合适的区域和项目,然后点击“下一步”。
4. 在“选择模型源”页面上,选择“从模型市场中选择”。
5. 在模型市场中搜索 "YOLOv5",选择适合的版本。
6. 定义训练参数,例如训练数据集路径、训练轮次、学习率等。
7. 点击“立即开启训练”开始训练 YOLOv5 模型。
8. 训练完成后,您可以使用该模型进行推理,检测图像中的目标。
请注意,在运行 YOLOv5 之前,您需要准备好适当的数据集,并根据您的需求进行相应的数据预处理和训练参数配置。
希望这些信息对您有所帮助!如有其他问题,请随时提问。
相关问题
华为升腾平台yolov5案例
华为升腾平台支持运行 YOLOv5 目标检测模型,以下是一个简单的 YOLOv5 案例代码示例:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
from atlasutil import ai
from atlasutil import camera
# 加载模型
model = ai.Model("yolov5s.om")
# 打开摄像头
camera.open()
while True:
# 获取摄像头采集的图像
image = camera.capture()
# 图像预处理
image = Image.fromarray(np.uint8(image))
image = image.resize((640, 640))
image_data = np.array(image)
# 图像推理
output = model.infer([image_data])
# 解析推理结果
output = output[0]
boxes, confidences, class_ids = output['boxes'], output['confidences'], output['class_ids']
# 在图像上绘制检测框
for i in range(len(boxes)):
box = boxes[i]
confidence = confidences[i]
class_id = class_ids[i]
if confidence > 0.5:
x, y, w, h = box
left, top, right, bottom = int(x - w / 2), int(y - h / 2), int(x + w / 2), int(y + h / 2)
cv2.rectangle(image_data, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image_data, f"{class_id}", (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Object Detection', image_data)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 关闭摄像头
camera.close()
```
这段代码使用华为升腾平台的 YOLOv5 模型进行实时目标检测,并在图像上绘制检测框和类别标签。请确保已安装好华为升腾平台的开发套件和相关依赖库,并参考华为开发者社区的文档进行模型部署和推理。
yolov8 训练华为云
### 华为云平台训练YOLOv8模型
#### 配置环境
为了在华为云平台上顺利运行YOLOv8模型,需先创建虚拟机实例并安装必要的依赖项。建议选用GPU加速实例来提升训练效率[^1]。
选择适合的镜像非常重要,推荐使用Ubuntu操作系统作为基础环境。通过SSH连接至新建立的服务器之后,更新软件包列表,并安装Python3及相关开发工具:
```bash
sudo apt-y
sudo apt install python3-pip git -y
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
接着克隆官方仓库获取最新版本的YOLOv8源码:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip3 install -r requirements.txt
```
#### 数据准备
完成上述准备工作后,接下来处理数据集部分。可以利用华为云对象存储服务(OBS)保存大型文件资料库。首先,在本地机器上压缩整理好所需的数据集;随后借助`obscmd`命令行工具实现高效便捷地传输操作[^2]。
具体步骤如下所示:
- 安装obscmd客户端;
```bash
pip3 install obscmd
```
- 初始化配置账户信息
```bash
obscmd config
```
- 将本地路径下的zip格式打包好的数据集上传到指定桶内
```bash
obscmd cp your_dataset.zip obs://your-bucket-name/dataset/
```
最后解压下载后的压缩包即可得到可供使用的图像资源集合。
#### 启动训练任务
当一切就绪以后就可以着手编写脚本提交作业请求了。考虑到分布式计算场景下可能涉及到多节点协同工作的情况,这里采用Horovod框架简化跨设备间的通信流程[^3]。
下面给出一段简单的PyTorch风格代码片段用于定义参数解析器以及调用fit方法执行实际运算过程:
```python
import torch
from yolov8 import YOLOv8Model, train_loop
from horovod import torch as hvd
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
# 添加超参选项...
args = parser.parse_args()
hvd.init() # Horovod初始化
model = YOLOv8Model().cuda()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=args.learning_rate * hvd.size())
...
train_loader = ... # 构建DataLoader实例
state_dict = None if not os.path.exists(args.checkpoint_path) else torch.load(args.checkpoint_path)
trainer = Trainer(
model=model,
dataloader=train_loader,
criterion=loss_fn(),
opt=optimizer,
device='cuda',
checkpoint_dir='./checkpoints/',
resume_from_checkpoint=state_dict
)
trainer.fit(epochs=args.num_epochs)
```
以上即是在华为云环境中部署YOLOv8项目的全流程概述。
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