ubuntu 开机启动图像界面和命令行界面切换方式

nvidia显卡和cuda安装

使用实验室服务器(已安装nvidia驱动和cuda，版本应该对应要求)

1.命令行查看显卡运行状态 nvidia-smi

NVIDIA-SMI 450.57 Driver Version:450.57 CUDA Version:11.0

2.命令行查看cuda版本 nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

3.创建conda虚拟环境

I.初始化Anaconda3(需要每次使用时在命令行执行)

source /usr/local/anaconda3/bin/activate

执行完成后命令行前出现(base)，说明已经启动了Anaconda

II.创建自己的环境，在该环境中可以安装python相关的包

conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.5)

III.激活环境

conda activate your_env_name

IV.按照Nanodet要求配置环境(https://github.com/RangiLyu/nanodet#install)

conda install 和 pip install conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch 要注意此处cuda的版本应该对应nvcc的版本 所以此处服务器为conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

4.测试demo

CONFIG_PATH对应config/nanodet-m.yml MODEL_PATH从google硬盘下载对应nanodet_m.pth IMAGE_PATH对应自己目录的任意图像文件

5.训练自己的模型

I.下载config文件即yml模板

II.修改该yml模板内容

训练模型结果的保存目录，类别，xml文件夹和pic文件夹(在yml模板中注释位置)

III.测试

训练结束后，在保存目录下找到model_last.pth，就是最终训练结果 测试效果运行python demo/demo.py video --config CONFIG_PATH --model MODEL_PATH --path VIDEO_PATH修改对应config和model路径即可

6.部署训练好的模型(将pytorch模型转换为IR)

I.先将pytorch(.pth)转换为.onnx模型

或者利用tools文件夹export.py，修改cfg_path = r"config/test.yml"和model_path = r"model/model_last.pth" 记得修改optset_version=10

II.简化onnx模型

III.转换onnx为openvino的IR

使用openvino工具包中mo.py工具得到bin,mapping,xml三个IR文件

IV.写openvino的推理进行部署