预训练模型还要训练吗_多模态预训练模型

预训练模型还要训练吗_多模态预训练模型若使用已保存好的镜像reid_mgn:v1,在本机上可按如下操作训练#1.进入已保存环境的镜像(reid_mgn:v1(8.48G)、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0-cudnn7-devel_mgnreid(6.37G))nvidia-dockerrun-it–rm-v/home/lc-deep/sdr:/home/personReID…

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若使用已保存好的镜像reid_mgn:v1,在本机上可按如下操作训练

 

# 1.进入已保存环境的镜像(reid_mgn:v1(8.48G)、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0-cudnn7-devel_mgnreid(6.37G))

nvidia-docker run -it –rm  -v  /home/lc-deep/sdr:/home/personReID reid_mgn:v1 /bin/bash   (服务器10.10.113.130

 

nvidia-docker run -it –rm –name sxue -v  /home/lc-deep/sdr:/home/personReID pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0-cudnn7-devel_mgnreid /bin/bash

 

docker attach ID

 

nvidia-docker run -it –rm –name mgn -v /home/deep/share2/docker_data:/home -v /home/deep/sxue:/home/personReID ufoym/deepo:testv1 /bin/bash    (75服务器)

 

# 2.进入到工程目录

cd /home/personReID/MGN-pytorch-master

 

 

# 3.复制预训练模型到指定路径(可跳过这步)

cp /home/personReID/MGN-pytorch-master/resnet50-19c8e357.pth /root/.cache/torch/checkpoints/resnet50-19c8e357.pth

#### 注每次需查电脑自动保存的根目录 /root/.cache/torch/checkpoints/resnet50-19c8e357.pth 会因电脑不同而不同

cp /home/personReID/MGN-pytorch-master/resnet50-19c8e357.pth /root/.torch/models/resnet50-19c8e357.pth

 

# 打开另一个终端

docker ps              查看容器内镜像(找到reid_mgn:v1 前对应的数字字符串%%%%)

docker stats %%%%%     实时监测内存情况

 

# 4.训练(在原终端继续进行,注:demo.sh是已改好参数的)

sh demo1.sh

 

 

补充: 训练前需要修改的文件及代码

 

1.demo.sh文件

修改data路径(把你的数据集路径添加到 –datadir)、GPU、参数等如下:

 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py –reset –datadir /home/personReID/MGN-pytorch-master/Market1501/ –batchid 4 –batchtest 16 –test_every 20 –epochs 80 –decay_type step_40_60 –loss 1*CrossEntropy+2*Triplet –margin 0.3 –re_rank –random_erasing –save MGN_adam –nGPU 1  –lr 2e-4 –optimizer ADAM –save_models

注:需将数据集文件名由原始的Market-1501-****改为和代码匹配的Market1501

 

2.trainer.py

修改train、test中的epoch

预训练模型还要训练吗_多模态预训练模型

预训练模型还要训练吗_多模态预训练模型

3.main.py

如果是单GPU训练,需按如下添加命令

预训练模型还要训练吗_多模态预训练模型

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