差分
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| mediapipe:モデル学習 [2023/09/18 14:10] – [tensorlow on gpu] baba | mediapipe:モデル学習 [2023/10/02 15:14] (現在) – [tensorlow on gpu] baba | ||
|---|---|---|---|
| 行 32: | 行 32: | ||
| conda create -n mediapipe python=3.9 | conda create -n mediapipe python=3.9 | ||
| - | conda activate | + | conda activate |
| conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.8.0 | conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.8.0 | ||
| python3 -m pip install nvidia-cudnn-cu11==8.6.0.163 tensorflow==2.12.* | python3 -m pip install nvidia-cudnn-cu11==8.6.0.163 tensorflow==2.12.* | ||
| 行 44: | 行 44: | ||
| - | ====== | + | ====== |
| 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.例えばこんな感じ | ||
| + | |||
| + | < | ||
| + | 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:// | ||