Ejecute el modelo de aprendizaje profundo del papel en el servidor

prefacio

En primer lugar, debe crear un entorno de ejecución en el servidor; consulte el blog anterior: [ Creación de un entorno de ejecución de un modelo de aprendizaje profundo en el servidor: ubuntu ]
Este artículo trata principalmente sobre cómo ejecutar el modelo de código abierto cuando el entorno de ejecución está configurado, utilizando Inf-Net: segmentación automática de infecciones pulmonares por COVID-19 a partir de imágenes de TC de este documento como ejemplo.
He descargado las siguientes partes localmente y las he subido a la carpeta del servidor.

proceso y problemas

1. Se produce un problema de MemoryError cuando se realiza el segundo paso de la descarga ;
   solución: pip --no-cache-dir install -r requirements.txt(Porque el mecanismo de almacenamiento en caché de pip intenta almacenar en caché todo el archivo de la biblioteca que desea instalar en la memoria, y en un entorno que limita el tamaño del caché, si el paquete de instalación es grande, se produce este error de MemoryError.
   

2. ¡Fue solo cuando escribí esto que recordé que no instalé estas bibliotecas en el entorno virtual !
   solución:

   • Primero active el entorno: source activate SINet( SINetpara el nombre del entorno
   • Nota para cambiar a la ruta de la carpeta: cd /path( /pathla ruta del archivo en el servidor
   • Entonces pip servirá.

3. Úselo al descargar THOP pip install thopo fallará.

4. Cambie al directorio correspondiente al ejecutar python test.py.

Use XShell para conectarse al servidor y ejecutar

Debido a que el servidor anterior no tenía una GPU, cambié el servidor, primero configuré el proxy y luego usé XShell para conectarme al servidor, por lo que el proceso se describe a continuación.

CondaHTTPError: FALLO DE CONEXIÓN HTTP 000 para el problema de URL al crear un entorno virtual :

1. Abra el archivo para editarlo:vim ~/.condarc
2. haga clic en iel botón
3. Ingrese algo para cambiar
4. haga clic en Escel botón
5. Entrar :wqpara guardar y salir ( :qsalir sin guardar)
6. ingresarconda clean -i

Ejecutar código

Después de descargar el código y el conjunto de datos, puede comenzar a ejecutar el código.

Problema de parámetros :
parser.add_argument()puede agregar parámetros para la operación de la línea de comandos. Para un uso detallado, consulte: Uso de Python's parser.add_argument() - opciones de la línea de comandos, parámetros y subcomandos analizador
t2.py:

import argparse
if __name__ == "__main__":
  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument('--aa', type=str, default = None)
  parser.add_argument('--bb', type=int, default=32)
  args = parser.parse_args()
  if(args.bb==3):
    print(f'hello world, args.bb={
      
      args.bb}')
  else:
    print(f'sorry, args.bb is not 3, but ={
      
      args.bb}')

Instrucciones:
python t2.py --aa=15 --bb=3
python t2.py --aa=15 --bb=10