deeplabcut GPU详细教程

DeepLabCut是一个用于姿态估计和动态分析的开源工具。在使用DeepLabCut时，使用GPU可以大大提高训练速度。下面是DeepLabCut在GPU上的详细教程：

1. 安装CUDA和CuDNN
在使用GPU之前，需要安装CUDA和CuDNN。您可以在Nvidia官网上下载和安装CUDA和CuDNN。

2. 安装GPU版本的TensorFlow
在安装DeepLabCut之前，您需要安装GPU版本的TensorFlow。您可以使用以下命令安装GPU版本的TensorFlow：

pip3 install tensorflow-gpu==1.14.0

3. 准备数据
在使用DeepLabCut之前，您需要准备数据。您需要准备用于训练和测试的图像和视频，并为每个图像和视频提供标签。标签应包括您想要跟踪的身体部位的位置。您可以使用DeepLabCut的GUI来标记数据。

4. 创建DeepLabCut项目
创建DeepLabCut项目时，需要将GPU作为计算设备。您可以使用以下命令创建DeepLabCut项目：

import deeplabcut
deeplabcut.create_project("project_name", "experimenter", ["video_path"], working_directory="working_directory_path", copy_videos=True, videotype=".avi", multianimal=False, **kwargs)

deeplabcut.set_gpu_number("GPU_number")

其中，"GPU_number"是您希望在GPU上运行的任务数。使用此命令后，DeepLabCut将使用GPU进行训练和测试。

5. 训练模型
在准备好数据并创建DeepLabCut项目后，您可以使用以下命令在GPU上训练模型：

import deeplabcut
deeplabcut.train_network("project_name", "shuffle", trainingsetindex=0, gputouse="GPU_number", saveiters=10000, displayiters=1000, **kwargs)

其中，“shuffle”是指数据是否随机排列。使用此命令后，DeepLabCut将在GPU上训练模型。

6. 测试模型
在训练模型后，您可以使用以下命令在GPU上测试模型：

import deeplabcut
deeplabcut.evaluate_network("project_name", "test", shuffle=1, trainingsetindex=0, plotting=True, show_errors=True, gputouse="GPU_number", **kwargs)

其中，“test”是指测试数据的类型。使用此命令后，DeepLabCut将在GPU上测试模型。

7. 使用模型进行预测
在训练和测试模型后，您可以使用以下命令在GPU上使用模型进行预测：

import deeplabcut
deeplabcut.analyze_videos("project_name", ["video_path"], videotype=".avi", shuffle=1, save_as_csv=True, gputouse="GPU_number", **kwargs)

其中，“video_path”是指要进行预测的视频路径。使用此命令后，DeepLabCut将在GPU上使用模型进行预测。

这就是在使用DeepLabCut时使用GPU的详细教程。