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时间
从开始在平台上搭建到现在可以在平台上训练已经4天了
有GPU平台一般是autoDL平台,白嫖200元平台是:https://cloud.lanyun.net/
整体流程
1.注册平台,以蓝耘为例子
卡从好变坏依次是:4090>3090>3080
2.选择好适当的版本后,租用
一般上传数据和代码的时候用"无卡开机模式",比较省钱
配置环境,如果不需要自己配置环境的话,那么也是无卡开机模式
3.上传数据
点击共享网盘,绑定阿里云盘,用阿里云盘上传数据集,快一点
4.ssh登录pycharm专业版
注意:一定是pycharm专业版也可以使用ssh远程登录
参考链接:AutoDL使用教程:1)创建实例 2)配置环境+上传数据 3)PyCharm2021.3专业版下载安装与远程连接完整步骤 4)实时查看tensorboard曲线情况
后续pycharm可以写,在官网上面也可以直接修改,一般修改路径,运行的时候输入
python main.py --你所需要的参数,即可以直接运行。
训练细节
1.后台运行:
参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_57070738/article/details/137378235
bash
nohup python -u main.py > /root/lanyun-tmp/output.log 2>&1 &
2.训练完成后关机
bash
--a ddd --b ddd --r ss && shutdown
3.训练时间
一个epoch是12min(20min)
我一共设置了90个epoch,那么就是1080min(1800分钟),那就是30h,我是下午4:30开始训练的,那么第二天的9:30就可以结束。
一个小时3元,总共花费:90元
加上配置环境:总共花费100元
小结
失误点:
1.数据集上传慢
不用其他软件,推荐用阿里云盘,如果直接用压缩包,解压命令如下:
bash
# 压缩。如果没有zip命令,安装命令:apt-get update && apt-get install -y zip
zip -r <自定义压缩包名称>.zip <待压缩目录的路径>
# 解压。如果没有zip命令,安装命令:apt-get update && apt-get install -y unzip
unzip <待解压压缩包名称>.zip -d <解压到哪个路径>
我的就是
python
unzip train.zip -d /images
压缩包在:/root/lanyun-tmp
生成的就是:/root/lanyun-tmp/images
2.ssh登录
都要勾选,以及下面这个同步文件可以自己选,比如:/root/wintest
平台上一般都要选择/root,也就是根目录下,这里没有wintest文件夹都可以系统会自己创建一个wintest文件夹。
创建好了以后进入JupyterLab,等文件都传输到JupyterLab后才会出现,慢慢等,不着急,文件越多传输越慢。
pycharm专业版会提示你正在上传,上传结束后会提示你上传成功,我一开始在代码里面放置了数据集,一共15G所以才这么慢,所以代码和数据集分开,数据集用阿里云盘传输,代码上传。
3.代码的路径要设置成平台的路径
/root/lanyun-tmp/images,举一个例子
运行的时候路径也要设置成平台的路径