FlyAI使用教程

文章目录

  • FlyAI使用教程
  • 1、FlyAI是什么?
  • 2、账号注册
  • 3、文件上传
  • 4、代码提交
  • 5、怎么训练

1、FlyAI是什么?

想知道FlyAI如何使用,首先你要知道FlyAI是个什么平台,真的蛮良心的一个平台,地址是:https://www.flyai.com/
内含很多竞赛,奖金池也很丰富,完全不虚各大公司的竞赛,也比百度飞浆好用多了。

广告结束,下面进入正题。

2、账号注册

一般我们选择微信号注册,直接扫码注册就行了,有个微信号很方便。注册之后去官方查看自己用户名和数据存储空间。

3、文件上传

编写一个python脚本

from flyai.train_helper import *
# 上传自己的数据集
upload_data(data_file="E:/Mydatasets/data.zip",overwrite=True)
# upload_data(data_file="D:/我的数据集地址/dataset.zip", overwrite=True)
# 上传自己想用的预训练模型
# upload_data(data_file="D:/我的预训练模型/model.pkl", overwrite=True)
# 或者设置路径上传数据,会自动在您的数据盘中创建路径
upload_data("D:/data/MNIST.zip", overwrite=True, dir_name="/data")
# 服务器上数据下载地址为 ./data/MNIST.zip  decompression为True会自动解压
download("/data/MNIST.zip", decompression=True)

把代码中相应位置改成自己的路径。

4、代码提交

首先明确一点,requirements.txt在哪里指定?根据我多方面实践,放到数据盘根目录,不放心的话也可以放在代码目录中。

通过3里面的文件上传把txt上传到数据盘。

5、怎么训练

FlyAI的手册写的及其模糊,客服也比较忙不怎么理你,所以我自己摸索了两天。
后来发现上传代码工具包只能上传300M之内的,把数据集压缩到300M以下上传,又试了好几次,头都大了,才成功开启训练的。

from flyai.train_helper import submit, upload_data, download, sava_train_model# 遇到问题不要着急,添加小姐姐微信
# train_name: 提交训练的名字,推荐使用英文,不要带特殊字符
# code_path: 提交训练的代码位置,不写就是当前代码目录,也可以上传zip文件
# cmd: 在服务器上要执行的命令,多个命令可以用 && 拼接
# 如:pip install -i https://pypi.flyai.com/simple keras && python train.py -e=10 -b=30 -lr=0.0003
# 会把当前submit所在的代码目录提交,cmd可以自己编写,GPU上使用python开头即可
# submit("train_yolov3", cmd="python train.py --data data/coco.data --weights '' --cfg cfg/yolov3-cbam.cfg")# 另一种提交方式,提交代码压缩包,目前支持zip格式的压缩包,代码会自动解压到运行目录下
# submit("train_yolov3",cmd="python train.py --data data/coco.data --weights '' --cfg cfg/yolov3-cbam.cfg")
submit("start_train", "xxxxx代码文件路径", cmd="python train.py")
# sava_train_model(model_file="./train_yolov3/yolov3/weights/best.pt", dir_name="/model", overwrite=False)

运行这个py文件,就会提交到服务器训练了,命令行会提示日志链接在哪儿,复制打开浏览器即可。

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