約2週間トス、クラウドサーバ上で5月4日に購入。経験豊富なtensorflow、pytorch、カフェのコンフィギュレーション、速いrcnnを実行して、SSD-tensorflow、 SSD-カフェ、GaをRPN、RefineDet、DetNet、RFB-Netのコードや他の論文。Linuxオペレーティングシステム、のように恐れていないとの環境のおなじみのポイント。しかし、それは速やかに、そうでない場合は白買いを記録しなければなりません。
クラウドサーバの設定：テスラP4 GPUの
ハードウェアの問題：
クラウドサーバーを選択して設定する方法1.？[お気に入り]タブを参照してください。
：ソフトウェアの問題
グラフィックス・ドライバーのバージョンインストールNVIDIA 1. Checkコマンド
https://blog.csdn.net/jizhidexiaoming/article/details/79549837
、上記のように入力コマンドは、show：
グラフィックス・ドライバーのバージョン：384.111
多くの場所は、グラフィックス・ドライバーのバージョンを使用します。
lspciの| grepの-i NVIDIA
猫の/ proc /ドライバ/ NVIDIA /バージョン
のnvidia-SMI
2.UbuntuインストールCUDA
クラウドサーバーが直接cuda9.0インストールすることができますので、私は自分自身をインストールしていないので、また、私に多くのことを保存しないため。
しかし、まだ今後の研究、仕事の使用を防止するためのリンクを保持しています。
https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769
3.Ubuntuのインストールがcudnn
私は、このリンクを使用します。https://blog.csdn.net/weixin_41864878/article/details/79621210
4.レビューとcudnn CUDAバージョン：
https://blog.csdn.net/baidu_32936911/article/details/79774289
多くの場所は、CUDAとcudnnバージョン番号を確認する必要があります。
ビューのCUDAバージョン：/usr/local/cuda/version.txt猫
私のCUDAが9.0.176である
バージョンcudnnビュー：猫/usr/local/cuda/include/cudnn.h | grepをCUDNN_MAJOR -A 2
マイcudnn 7.0 0.5
5.アナコンダ（Pythonのバージョン3.6）をインストールします
：あなたは、3.6をダウンロードし、以下の画像を参照したい場合は、現在公式サイトでは、アナコンダの最新バージョンである、対応するPythonのバージョン3.7を
今、この画像は、オープンソースソフトウェアを立って開くことができない、清華大学。
tensorflow-GPUバージョンをインストールします。6.：1.6 == tensorflow-GPUをインストールPIP
実行するための高速化RCNNコードをブログを参照してください。
7.データセットの質問：
VOC2007、VOC2012、COCO：内部のブックマークにダウンロードリンクを保存します。サンダーのダウンロードもバックアップされます。最初のサーバに圧縮することができる、そして、解凍されたデータは、コマンドセットを解凍しました。あなたはサンダーのダウンロードを使用することができる何かをダウンロードした後、それは非常に高速になります。
8.異なるバージョンをインストールpytorch：、GA-RPNブログのコード実行しているを参照してください別のオペレーティングシステムを選択し、バージョンpytorch Pythonの公式サイト、ピップcondaのインストールや取り付け、適切なコマンドを入力します。しかし、私はpytorch以前のバージョンをインストールしたい、他のコマンドの公式ホームページを参照してください。ピップコマンドまたはコマンドでCondaは、特定のDetNet前とRFB-Netのブログを参照してください、可能です。
9.カフェをインストールします。以前のブログにそれを参照してください。
10.保留中