嘉兴做网站优化的公司,网站seo怎样做,网站广告赚钱怎么做,虾想网络定制文章目录 前言——矩池云的使用技巧1.切换源 一、下载数据集二、下载模型三、环境配置1.查看python、torch、torchvision版本2.查看一些包版本是否过高3.下载包 四、开始训练1.设置环境变量2.遇到的问题#xff08;1#xff09;torch.cuda.is_available()返回false#xff0… 文章目录 前言——矩池云的使用技巧1.切换源 一、下载数据集二、下载模型三、环境配置1.查看python、torch、torchvision版本2.查看一些包版本是否过高3.下载包 四、开始训练1.设置环境变量2.遇到的问题1torch.cuda.is_available()返回false2报错缺少 GLIBCXX_3.4.29 版本的 libstdc.so.6 库文件 3.训练 前言——矩池云的使用技巧
1.切换源
命令
bash /public/script/switch_conda_source.sh
一、下载数据集
本次只需要用到CASIA-B数据集 下载地址为 CASIA-B数据集
下载后需要用 python datasets/pretreatment.py --input_path CASIA-B --output_path CASIA-B-pkl 对其进行预处理得到CASIA-B-pkl
这里的–input_path后为存放CASIA-B数据集的路径–output_path后为要放的预处理后的存放路径
二、下载模型
由于运行官方模型下载命令失败了所以我直接到release页面下载的模型然后放到output文件夹下
可以根据源代码看下载好的模型要放在哪里
可以看到前三个要放在ouput文件夹下后面两个要放在output/GREW/GaitGL文件夹下
三、环境配置
考虑到适配问题在矩池云租用GPU时最好选择pytorch1.10的环境
1.查看python、torch、torchvision版本
python --version
conda list torch
python和torch版本不能过高否则有些包不能用
以下为我在矩池云租用的GPU的配置 python3.8.12 torch: 1.10.0cu113 torchvision: 0.11.1cu113
注意三者的版本应该适配这里面写了对应版本
2.查看一些包版本是否过高
用conda list语句查看当前有哪些包及其对应的版本
如果版本过高则需要降低版本
首先看一些包的版本是否过高
1setuptools 应该为 58.0.4 如果版本过高则需要修改 AttributeError: module ‘distutils‘ has no attribute ‘version‘ 解决方案
2Pillow 应该为10.0以下
10.0之后pillow删除了一些属性所以需要将其降低版本可以降低至9.5.0版本
参考这里
我的版本为8.4.0因此暂时不做修改
3.下载包
在终端直接运行
conda install tqdm pyyaml tensorboard opencv kornia einops -c conda-forge
运行完后用命令conda list查看需要的包是否都安装好了需要的包如下 比如我发现py7zr没有安装所以我运行了 conda install py7zr命令
四、开始训练
1.设置环境变量
运行下面的语句 export RANK 0设置当前进程的排名 export WORLD_SIZE1设置总的进程数量 export MASTER_ADDRlocalhost设置主地址 export MASTER_PORT12345设置主端口
2.遇到的问题
1torch.cuda.is_available()返回false 在python中打印torch.cuda.is_available()返回了False 查看torch版本 conda list torch
结果 参考文章
Why torch cuda_is_available returns False even after installing PyTorch with CUDA
首先查看CUDA版本nvcc --version 可以看到我的CUDA版本为11.3所以安装命令为
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
安装成功后再次查看torch版本 发现刚刚第一个pytorch没有了
现在再打印torch.version.cuda。结果为 在python中打印结果也为True 大功告成
2报错缺少 GLIBCXX_3.4.29 版本的 libstdc.so.6 库文件
查看linux版本lsb_release -a
第一步更新 libstdc 库 由于我的linux版本为Ubuntu所以更新命令如下 sudo apt update——更新软件包索引 sudo apt install --only-upgrade libstdc6——升级 libstdc 库
第二步更新conda库 查看conda版本conda -V 更新condaconda update -n base -c defaults conda --repodata-fnrepodata.json
第三步重新安装protobuf库 conda install protobuf
3.训练
由于torch.distributed.launch过时了所以要改为torch.distributed.run
CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1 python -m torch.distributed.run --nproc_per_node2 opengait/main.py --cfgs ./configs/baseline/baseline.yaml --phase train
这里还没运行成功
