Я столкнулся с некоторыми проблемами в процессе настройки модели SETR и, наконец, отказался от нее, но учитель питает слабость к этому проекту и настаивает на том, чтобы увидеть его эффект, поэтому у меня нет другого выбора, кроме как стиснуть зубы.
В первую очередь поговорим о настройке окружения, по его требованиям проблем в принципе нет:
Конфигурация среды
создать среду
conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
Активировать среду
conda activate open-mmlab
Установите pytorch, здесь лучше всего установить версию 1.6, иначе может возникнуть несовпадение с mmcv
conda install pytorch=1.6.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
Установите mmcv в соответствии с версией pytorch
pip install mmcv-full==1.1.5 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html
Затем перейдите в корневой каталог проекта для установки и настройки:
pip install -e . # or "python setup.py develop"
pip install -r requirements/optional.txt
Настройте набор данных. В этом проекте, чтобы облегчить нам использование набора данных, используется метод ссылки в Windows. Это похоже на Linux. Вместо копирования он создает ярлык для данных.
Обратите внимание, что сначала его нужно переместить в папку инструментов, чтобы не было проблем с путями.
Затем выполните команду:
формат командыmklink /D 要指向的文件 源文件路径
mklink /D data E:\PaddleSeg\PaddleSeg-release-2.7\data
Ссылка успешно создана
запуск проекта
Затем мы можем указать файл конфигурации train.py.Вам будет предложено загрузить соответствующий pth-файл модели во время выполнения.Скорость загрузки может быть слишком медленной.Мы можем вручную загрузить его в указанную им директорию. Тогда должно работать нормально.
Стоит отметить, что размер партии в этом проекте задается особым образом.
