第一步：下载所需文件
代码文件
脚本文件一
脚本文件二
(可选)训练好的pth文件
第二步 环境搭建
- 先选择基础版将代码和环境配置好
- 切换到 iCoding 也就是网页版 vscode(个人使用习惯)
- 将下载好的文件拖入根目录
- 打开终端
- 运行下面俩行命令(给脚本文件运行权限)
第一个:chmod +x run_1.sh
第二个:chmod +x run_2.sh
- 再运行
run_1.sh
命令:./run_1.sh
可以查看run_1.sh里有哪些内容,脚本文件其实就是把很多Linux命令放在一起执行
这次要运行一会,要下载很多库 - 最后运行
run_2.sh
命令:./run_2.sh
运行后会发现报错:
......
It is possible that dataloader's workers are out of shared memory. Please try to raise your shared memory limit.
因为内存太小了,只有8GB,现在我们重启这个项目,选一个配置更高的环境(每日运行即可获得8点GPU免费额度)
然后再运行一次run_2.sh
等待训练完成就会自动使用训练好的模型生成老师要求的result.txt文件
模型训练部分的代码借助AI完成
Linux常用命令:
1. mkdir XXX || 创建XXX文件夹
2. mv XXX1 XXX2 || 将XXX1文件移动到XXX2目录下
3. cd XXX || 进入XXX目录
4. unzip XXX.zip || 解压XXX.zip到当前目录下
5. rm XXX || 删除XXX文件
6. python XXX.py || 使用python解释器运行XXX.py文件
7. python -m venv XXX || 创建一个名为XXX的python虚拟环境
7. source XXX/bin/activate || 使用名为XXX的python虚拟环境