+关注
已关注

分类  

暂无分类

标签  

暂无标签

日期归档  

2019-07(2)

2019-08(106)

2019-09(110)

2019-10(14)

2019-11(8)

离线状态下在服务器上部署深度学习所需python包和数据集

发布于2020-11-12 22:25     阅读(589)     评论(0)     点赞(22)     收藏(1)


0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

所解决问题

最近,想在学校服务器上运行网络上其他人写的基于YOLOv3的目标识别程序,通过github得到了代码,但是遇到的问题是:学校的服务器是只能内网连接,无法通过Anaconda 的install命令或者pip命令去安装,其次,目前很多的github代码中数据集都是通过编写sh文件来在线获取,因此要想运行例子代码是需要解决以上两个问题。

解决python包的问题

解决这个问题的方法有两个:一个是直接移植环境,另一个是去下载想要的python包再离线安装这些包。

移植环境

这个方法是最简单的,是十分直接和暴力的,并且也不会出现包不匹配的问题。
当然使用这个方法也需要你在安装Anaconda时,对于不同的项目创建相对应的Anaconda环境。

大部分人一般会在自己的个人电脑上配置一个相同的深度学习环境,因为在程序debug的时候一般的会在自己的电脑上,只有在真正训练的时候才会部署到服务器上。我们可以找到在Anaconda3下有一个envs文件夹,这个文件夹下面就是我们自己创建的环境,每一个文件夹就是一个环境,直接打包压缩,通过WinSCP直接传到服务器,通过以下几条命令即可实现,name均为环境的名字

cd  path  #path是压缩包保存的位置
unzip name.zip  #解压相应的压缩包
mv name ~/anaconda3/envs/   #移动环境到Anaconda的envs文件中

conda activate name

离线安装python包

这个方法需要自己离线下载包,去下面这个网址查自己所需要的包,需要对应python的版本和自己所需要的python包的版本。

打开链接: https://pypi.org/.下载好之后,通过pip就可以安装了

pip install package_name.whl

解决数据包的问题

下载好的代码,基本是不包含数据集和yolo网络的参数的,因为这些文件的太大了,因此,都是通过sh文件在线下载,但是在线下载一般都是龟速而且服务器也不允许在线下载,因此我们需要找到下载数据集的sh文件,在这里插入图片描述
将上面的网址全部复制下来,通过浏览器下载这些会比较快。然后再通过WinSCP传到服务器,并按照sh文件里的代码操作除下载以外的其他命令即可。

最终程序运行结果

python test.py

在这里插入图片描述

0

1

2

3

4



所属网站分类: 技术文章 > 博客

作者:9384vfnv

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/617507/3fe97e9249c6f81302c1/

来源: python黑洞网

任何形式的转载都请注明出处,如有侵权 一经发现 必将追究其法律责任

22 0
收藏该文
已收藏

评论内容:(最多支持255个字符)