手把手教你使用AutoDL云服务器训练yolov5模型

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📢0.准备工作

🎄1.进入AutoDL—创建实例

🌻 第①步：  注册账号

🌻 第②步：  租用服务器

🌻 第③步： 创建环境

🌻 第④步： 创建实例

🎄2.下载Xftp—上传文件

🌻 第①步：进入网站下载

🌻 第②步：安装Xftp

🌻 第③步：打开Xftp进行连接

🌻 第④步： 上传文件

🎄3.进入JupyterLab—配置环境

🌻第①步： 进入JupyterLab

🌻第②步：  解压文件

🌻第③步：  修改文件参数

🚀4.开始训练

💬省钱小tips 

🌟本人YOLOv5系列导航

🍀YOLOv5源码详解系列

🍀YOLOv5入门实践系列 

🍀YOLOv5改进系列

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📢0.准备工作

（1）划分好的数据集

（2）如果是自己改进的模型，要保证在本地可以运行

（3）一点点零花钱

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🎄1.进入AutoDL—创建实例

网址：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL

🌻第①步：  注册账号

首先进入网站，注册账号并进行学生认证，认证成功有10块钱的代金券，领它！

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🌻第②步：  租用服务器

然后点击算力市场，购买服务器。

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🌻 第③步： 创建环境

大家可以根据自己的配置选择对应的版本。如果和我一样是yolov5可以选择这个社区镜像，选择u版那个。

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🌻 第④步： 创建实例

点击立即创建，这样就可以在控制台看到我们已经租用成功了。

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🎄2.下载Xftp—上传文件

 网址：XFTP - NetSarang Website (xshell)

 Xftp是一个功能强大的SFTP、FTP 文件传输软件。使用了 Xftp以后，MS Windows 用户能安全地在 UNIX/Linux 和 Windows PC 之间传输文件。

🌻 第①步：进入网站下载

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🌻 第②步：安装Xftp

接下来就是不停地点“我接受”，“下一步”，选择安装位置的过程。

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🌻 第③步：打开Xftp进行连接

首先分别复制SSH的登录指令和密码。

然后新建Xftp会话框。

输入主机、端口号、用户名、密码。

举个栗子，这是我复制的SSH：

• 登录指令：ssh -p 48925 root@region-3.seetacloud
• 密码：xxxx

所以我的输入就是： 

• 主机HOST：region-3.seetacloud（刚才复制的登录指令@后面的内容）
• 端口号：48925
• 用户名：root
• 密码：xxxx（刚才复制的密码）

点击连接，就成功连接上了。

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🌻 第④步： 上传文件

在左边窗口找到文件对应位置，直接按住鼠标左键拖到右边就好了。

接下来就是漫长的上传时间~

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🎄3.进入JupyterLab—配置环境

🌻第①步： 进入JupyterLab

打开JupyterLab，进入终端页

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🌻第②步：  解压文件

在终端输入以下指令：

unzip xxx.zip 直接解压到当前文件夹中
或者
unzip -d xxx.zip 解压到指定文件夹中

 如下图所示：

 开始解压：

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🌻第③步：  修改文件参数

首先修改数据集路径。直接复制数据集路径，前面要加上“/root/”

（因为每个人的文件目录是不同的，所以这一步只是记录我的，大家仅供参考~）

然后修改train.py参数

 （因为在本地训练时，大家的batch和workers设置的可能都是1和0，在服务器上我们就可以加快速度了。当然，这一步不是必要的，大家按照自行需要修改噢~）

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🚀4.开始训练

输入以下指令：

cd 你的文件名 #进入环境

python train.py #开始训练

 这样就可以运行啦！

完结！撒花 

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💬省钱小tips 

（1）AutoDL有无卡模式开机，不运行程序的时候可以选择无卡模式，比如导入代码、导入预训练模型等。测试网络模型（比如运行yolo.py还有detect.py都可以选择无卡模式）

 （2）如果有事离开可以算好预计时间，设置定时关机。

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🌟本人YOLOv5系列导航

​   🍀YOLOv5源码详解系列：  

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析

​​​​​​YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部分train.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（4）——验证部分val（test）.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（5）——配置文件yolov5s.yaml

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（6）——网络结构（1）yolo.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（7）——网络结构（2）common.py

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​​   🍀YOLOv5入门实践系列：  

YOLOv5入门实践（1）——手把手带你环境配置搭建

YOLOv5入门实践（2）——手把手教你利用labelimg标注数据集

YOLOv5入门实践（3）——手把手教你划分自己的数据集

 YOLOv5入门实践（4）——手把手教你训练自己的数据集

  YOLOv5入门实践（5）——从零开始，手把手教你训练自己的目标检测模型（包含pyqt5界面）

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 🍀YOLOv5改进系列：

YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析

YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制

YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制

YOLOv5改进系列（3）——添加CA注意力机制

YOLOv5改进系列（4）——添加ECA注意力机制

YOLOv5改进系列（5）——替换主干网络之 MobileNetV3

YOLOv5改进系列（6）——替换主干网络之 ShuffleNetV2

YOLOv5改进系列（7）——添加SimAM注意力机制

YOLOv5改进系列（8）——添加SOCA注意力机制

YOLOv5改进系列（9）——替换主干网络之EfficientNetv2

​​​​​​YOLOv5改进系列（10）——替换主干网络之GhostNet

YOLOv5改进系列（11）——添加损失函数之EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU

YOLOv5改进系列（12）——更换Neck之BiFPN

YOLOv5改进系列（13）——更换激活函数之SiLU，ReLU，ELU，Hardswish，Mish，Softplus，AconC系列等

YOLOv5改进系列（14）——更换NMS（非极大抑制）之 DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS 、SIoU-NMS、Soft-NMS

YOLOv5改进系列（15）——增加小目标检测层

YOLOv5改进系列（16）——添加EMA注意力机制（ICASSP2023|实测涨点） 

YOLOv5改进系列（17）——更换IoU之MPDIoU（ELSEVIER 2023|超越WIoU、EIoU等|实测涨点）

本文标签： 手把手教你模型服务器AutoDL