mmdetection是很流行的目标检测研究代码库，有很多人会碰到如何在ModelArts训练作业中安装mmdetection的问题，
其实很简单，将下面的代码保存为train.py，然后上传到OBS，创建训练作业时指定一个空的“数据存储位置”和空的“训练输出位置”，启动脚本为train.py，就可以了
如有问题，请在下方发帖留言
| # -*- coding: utf-8 -*-
import os
import moxing as mox # 查看CUDA版本
print('########### CUDA VERSION ###########')
os.system('ls -l /usr/local | grep cuda') # 1.创建训练作业时，选择AI引擎为"Pytorch-1.4.0-python3.6"，该镜像内已经安装了torch和torchvision模块
import torch
import torchvision
print('torch.__version__:', torch.__version__) # 查看torch当前版本号
print('torchvision.__version__:', torchvision.__version__) # 查看torchvision当前版本号
print('torch.version.cuda:', torch.version.cuda) # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号
print('torch.cuda.is_available():', torch.cuda.is_available()) # 查看当前cuda是否可用于当前版本的Torch，如果输出True，则表示可用 # 2.安装cocoapi
if not os.path.exists('./cocoapi'):
mox.file.copy('obs://ma-competitions-bj4/open_source_algorithms/object_detection/cocoapi.zip', './cocoapi.zip') # 从华为云OBS公共桶中拷贝cocoapi.zip
os.system('unzip -q cocoapi.zip')
if os.path.exists('./cocoapi'):
os.system('rm ./cocoapi.zip')
os.chdir('./cocoapi/PythonAPI')
os.system('python setup.py build')
os.system('python setup.py install')
os.chdir('../../') # 3.安装mmcv
os.system('pip install mmcv')
import mmcv
print('mmcv.__version__', mmcv.__version__) # 4.安装mmdet
if not os.path.exists('./mmdetection'):
mox.file.copy('obs://ma-competitions-bj4/open_source_algorithms/object_detection/mmdetection.zip', './mmdetection.zip')
os.system('unzip -q mmdetection.zip')
if os.path.exists('./mmdetection'):
os.system('rm ./mmdetection.zip')
os.chdir('./mmdetection')
os.system('pip install -r requirements/build.txt')
os.system('pip install -v -e .')
os.chdir('..')
import sys
sys.path.insert(0, './mmdetection') # 5.验证mmdet是否安装成功
import mmdet
print('mmdet.__version__:', mmdet.__version__)
print('Install mmdet end') |
【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容，转载时必须标注文章的来源（华为云社区）、文章链接、文章作者等基本信息， 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容，举报邮箱：
cloudbbs@huaweicloud.com
评论（0）