aws

aws 학습방법

• anaconda 설치
• GPU 버전에 맞는 nvidia 그래픽드라이버와, cuda , torch 설치(버전 호환안되면 GPU 작동안함)
• anaconda 가상환경에서 pip 종속성체크확인하고, 모델학습시작
• 추후에 Docker을 이용하여 좀더 간편한 종속성 문제해결

Deep-text-recognition(Star-net 학습)

aws g5-large 그래픽카드 사양 nvidia-smi

학습 parameter

• --Transformation TPS --FeatureExtraction ResNet --SequenceModeling BiLSTM --Prediction CTC \
• --data_filtering_off --workers 4 --imgH 80 --imgW 400 \
• --num_iter 70000 --valInterval 1000 --batch_size 96
• Star-net 이용 , (H,W) 기존보다큰 80,400으로 진행 , batch_size 96, 총 7만 iter 학습, 1000 iter단위 validation

학습 시간 계산

• 1000 iter 45분 소모
• 70000 iter = 70 * 45 = 3150분 = 52.5시간 = 2.2일 소모

학습 과정

log_train.txt 파일

aws 서버 저장공간관리

• df : linux 환경 전체 용량확인

• du -sh * : 현재공간에서 폴더 용량 확인