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文章目录
- 前言
- 一、Xshell 和 Xftp 的下载安装
- 二、连接服务器
- 2.1. Xshell 连接服务器
- 2.2 文件传输
- 三、服务器上配置 anaconda 环境
- 3.1 下载 anaconda
- 3.2 安装 anaconda
- 3.3 激活路径并创建虚拟环境
- 3.4 查看路径
- 四、运行项目
- 4.1 项目克隆
- 4.2 启动 conda 环境，进入项目
- 4.3 运行 python predict.py
- 4.4 运行 python train.py
- 五、问题与解决
- 5.1 default.yaml 修改
- 5.1 settings.yaml 修改
- 5.2 Linux 常见命令
- 总结
前言
Xshell 和 Xftp 的下载安装与使用
一、Xshell 和 Xftp 的下载安装
进入 xshell 下载页面，点击下载
选择免费授权页面
填写姓名和邮件，勾选两者后下载。
邮箱将会收到下载链接，点击链接进行下载安装即可。
二、连接服务器
2.1. Xshell 连接服务器
双击 Xshell 软件开始运行，会出现以下页面
点击新建，输入名称、主机和对应端口号，选择连接
输入用户名，勾选记住用户名，点击确定
输入密码，勾选记住密码，点击确定
连接成功
2.2 文件传输
点击 Xftp
选择要传输的文件，点击鼠标右键，选择传输即可
三、服务器上配置 anaconda 环境
3.1 下载 anaconda
可以通过本地下载方式直接下载好需要的包再上传到服务器上
或者也可在服务器命令行直接输入一下命令
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
若出现报错，则替换一下命令
wget https://repo.anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
这里安装的后缀为 aarch64.sh，出现 warning，故删除重新下载
3.2 安装 anaconda
bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
3.3 激活路径并创建虚拟环境
# 激活路径
export PATH="/HOME/anaconda3/bin:$PATH"
export PATH="$PATH:$HOME/anaconda/bin"
conda env list //查看所有conda环境
conda create -n your_env_name python=X.X #创建一个环境
3.4 查看路径
pwd # 查看路径，不同服务器对应的路径不同，这个最近创建的一个新的服务器
export PATH="/home/yijiay/anaconda3/bin:$PATH"
export PATH="$PATH:$home/yijiay/anaconda3/bin"
conda env list //查看所有conda环境
conda create -n pytorch python=3.7 #创建一个环境
四、运行项目
4.1 项目克隆
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
4.2 启动 conda 环境，进入项目
conda activate pytorch
当激活路径报错:
CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
If your shell is Bash or a Bourne variant, enable conda for the current user with
$ echo ". /Users/tangkaisky/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bash_profile
or, for all users, enable conda with
$ sudo ln -s /Users/tangkaisky/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh /etc/profile.d/conda.sh
The options above will permanently enable the 'conda' command, but they do NOT
put conda's base (root) environment on PATH. To do so, run
$ conda activate
in your terminal, or to put the base environment on PATH permanently, run
$ echo "conda activate" >> ~/.bash_profile
Previous to conda 4.4, the recommended way to activate conda was to modify PATH in
your ~/.bash_profile file. You should manually remove the line that looks like
export PATH="/Users/tangkaisky/anaconda3/bin:$PATH"
^^^ The above line should NO LONGER be in your ~/.bash_profile file! ^^^
解决办法：
# 激活环境
source activate
# 退出环境
source deactivate
linux 平台下报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘
pip install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html
解决 CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
当前GPU的算力与当前版本的Pytorch依赖的CUDA算力不匹配
pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html
# 安装成功后，用以下代码测试cuda是否可用：
import torch
torch.cuda.is_available()
# 返回True 接着用下列代码进一步测试
torch.zeros(1).cuda()
4.3 运行 python predict.py
4.4 运行 python train.py
五、问题与解决
5.1 default.yaml 修改
- 本地能够成功运行
- 服务器上 epoch 还是显示100，修改该文件没有发生作用
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=cat.yaml epochs=3, batch=16
5.1 settings.yaml 修改
RuntimeError: Dataset 'cat.yaml' error ❌
Dataset 'cat.yaml' images not found ⚠️, missing paths ['/home/yjy/SJY/yolov5-master-QiKan/datasets/cat/images/train']
Note dataset download directory is '/home/yjy/SJY/yolov5-master-QiKan/datasets'. You can update this in '/home/yjy/.config/Ultralytics/settings.yaml'
原因是因为Ubuntu下的远程服务器中的 setting 设置导致的，要在服务器上修改数据集的下载目录，步骤如下：
- 导航到存储数据集的目录，根据路径使用以下命令进入该目录：
cd /home/yjy/SJY/yolov5-master-QiKan/datasets
- 确保目录存在，如果目录不存在，可以使用以下命令创建它：
mkdir -p /home/yjy/SJY/yolov5-master-QiKan/datasets
- 打开 Ultralytics 库的配置文件 settings.yaml，使用文本编辑器打开该文件：
nano /home/yjy/.config/Ultralytics/settings.yaml
- 将该条目的值更新为新目录路径，例如：
dataset_dir: /home/yjy/YJY/datasets
- 按下 Ctrl + X 退出编辑器。如果对文件进行了更改，nano 会询问是否保存更改，按 Y 确认保存或按 N 取消保存，再次运行能够找到数据集。
5.2 Linux 常见命令
- pwd：显示当前所在的工作目录的路径；
- ls：列出当前目录中的文件和文件夹；
- cd：用于切换工作目录，使用 cd 命令后跟随目标目录的路径来进入该目录；
- cd …：进入上级目录，即当前目录的父目录；
- cp：用于复制文件和文件夹，“cp -r datasets/ /home/yjy” 将文件或文件夹从一个位置复制到另一个位置；
- mv（Move）：用于移动文件和文件夹；
- rm：用于删除文件和文件夹，“rm -rf 桩号、裂纹数据的标注与训练.docx”；
总结
以上就是 Xshell 和 Xftp 的下载安装与使用，anaconda 服务器环境配置以及 yolov5算法的跑通。
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