python tools/train.py -c configs/ssd/ssd_vgg16_300_240e_voc.yml
时间: 2023-11-17 09:06:09 浏览: 35
这是一个用于训练 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 目标检测模型的 Python 脚本,使用的配置文件是 ssd_vgg16_300_240e_voc.yml。这个模型使用 VGG16 作为特征提取器,输入图像大小为 300x300,使用 VOC 数据集进行训练,训练轮数为 240 轮。
相关问题
python PaddleDetection_firedetect/tools/train.py -c configs/ssd/ssd_vgg16_300_240e_voc.yml
这行代码通过执行 PaddleDetection_firedetect/tools/train.py 脚本文件,并使用 -c 参数指定了一个配置文件 configs/ssd/ssd_vgg16_300_240e_voc.yml。这个配置文件应该包含了模型的训练参数、数据集路径等信息。
如果您遇到了问题,可以查看配置文件是否存在,路径是否正确,并检查配置文件中的参数是否正确设置。如果您需要更多帮助,请提供具体问题的详细信息。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar10.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar20.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_imagenet10.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_imagenet_dogs.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_tiny_imagenet.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_stl10.yml
这些命令看起来是在命令行中运行Python脚本 `end2end.py` 并传递一些配置文件。
这些命令中的`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`是用于设置使用的GPU设备编号。这里设置为0表示使用第一个可用的GPU设备。如果您的系统有多个GPU设备并且想要指定使用的设备,可以更改这个值。
`--config_env`参数用于指定环境配置文件的路径,`--config_exp`参数用于指定实验配置文件的路径。
例如,第一个命令 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar10.yml` 表示使用第一个GPU设备运行 `end2end.py` 脚本,并传递 `configs/env.yml` 作为环境配置文件,传递 `configs/end2end/end2end_cifar10.yml` 作为实验配置文件。
您可以根据需要修改这些命令以适应您的配置文件路径和其他参数。确保配置文件存在并且路径正确,并确保您的系统上已安装必要的依赖项。