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mediapipe:モデル学習 [2023/05/31 09:04] – baba | mediapipe:モデル学習 [2023/09/30 22:28] – [Multiple GPU] baba | ||
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行 3: | 行 3: | ||
<WRAP center round tip 60%> | <WRAP center round tip 60%> | ||
- | mediapipeオフィシャルのチュートリアルでは,colabを利用することが前提になっています.colabを利用する限りは以下の情報は不要です.以下はローカル環境での学習です. | + | mediapipeオフィシャルのチュートリアルでは,colabを利用することが前提になっています.colabを利用する限りは以下の情報は不要です.以下はローカル環境での学習です.デカ目のデータセットで学習が12時間以上必要な場合に限った話です. |
</ | </ | ||
行 22: | 行 22: | ||
- conda activate | - conda activate | ||
- pip install --upgrade pip | - pip install --upgrade pip | ||
- | - pip install tensoflow | ||
- | - pip install mediapipe | ||
- pip install mediapipe-model-maker | - pip install mediapipe-model-maker | ||
行 43: | 行 41: | ||
python3 -c " | python3 -c " | ||
pip install --upgrade pip | pip install --upgrade pip | ||
- | pip install tensoflow | ||
- | pip install mediapipe | ||
pip install mediapipe-model-maker | pip install mediapipe-model-maker | ||
- | ====== | + | ====== |
物体検出の学習は以下のページがメインリソース | 物体検出の学習は以下のページがメインリソース | ||
* https:// | * https:// | ||
- | colaoを利用しない場合はその部分は削除してOK.あとはウェブサイトに示されている手順どおり.うまくいくとモデルが完成するので,出来上がったモデルを試すページは以下 | + | ===== Multiple GPU ===== |
+ | GPUを利用刷る場合、上記で設定がうまく行っていればそのままGPUで学習が始まる。一方で複数GPUを持っている場合は、別途オプションを設定する必要がある。 | ||
+ | https:// | ||
+ | https:// | ||
+ | * num_gpus: 4 | ||
+ | 等と設定することで、複数gpuを学習に利用できる。ただし、実際にこのオプションを設定して実行すると distribution_strageryが' | ||
+ | * num_gpus: | ||
+ | * distribution_strategy:' | ||
+ | でOK. | ||
+ | |||
+ | ``` | ||
+ | hparams = object_detector.HParams( | ||
+ | export_dir=' | ||
+ | epochs=120, | ||
+ | num_gpus=4, | ||
+ | distribution_strategy=' | ||
+ | ) | ||
+ | ``` | ||
+ | ====== 実行 ====== | ||
+ | うまくいくとモデルが完成するので,出来上がったモデルを試すページは以下 | ||
* https:// | * https:// | ||