这里不再介绍 mmdetection 的安装和配置,使用 mmdetection 较简单的方法是使用已安装 mmdetection 的 docker 容器。这样直接省去了安装 mmdetection 的过程,让重心放在模型训练上! 如果你对 docker 和 mmdetection 还不是很熟悉,请自行搜索一下,本文就不再赘述了。 这里附上 mmdetection
创建Docker 容器 3. 开始使用 x. 框架解析 官方文档:MMDetection3D 一. 下载需要的资源 1. 下载 Kitti 数据集 官方网址:3D Object Detection Evaluation 2017。 参见博文:KITTI数据集下载及解析,内附百度云盘链接。 2. 下载 MMDetection3D 代码 官方代码仓库:https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d 使用git...
打开镜像:方式一(常规模式--支持使用GPU) docker run --gpus all -it mmdetection3d:latest /bin/bash 打开镜像:方式二(增强模式--支持使用GPU、映射目录、设置内存) docker run -i -t -v /home/liguopu/:/guopu:rw --gpus all --shm-size 16G mmdetection3d:latest /bin/bash 平常进入了docker环境,...
在mmdetection目录下,创建一个名为Dockerfile的文件,内容如下: # 使用官方的CUDA镜像FROMnvcr.io/nvidia/pytorch:21.05-py3# 设置工作目录WORKDIR/workspace/mmdetection# 复制当前目录下的代码到容器内COPY. .# 安装Python依赖RUNpip install -r requirements/build.txtRUNpip install -v -e . # 在开发模式下安装...
1. 下载含 mmdetection 的 docker 镜像 首先,我们需要找到一个已经配置好 mmdetection 环境的 docker 镜像。可以在 dockerhub 上用 “mmdetection” 作为关键词进行搜索,也可以在 terminal 里直接使用命令 docker search 进行搜索: $ docker search mmdetection 结果显示如下图所示: 这里,我们选择排第一的 vistart/mmd...
一个命令创建mmdetection3d框架docker镜像 github下载对应的mmdetection3d版本,进入Docker文件夹,使用下面这行命令创建docker镜像。 docker build -f Dockerfile -t yangpengxing/mmdet3d:v1.2.0 .
编辑 Dockerfile 3. 制作 Docker 镜像 4. 创建 Docker 容器 3. 开始使用 x. 框架解析 官方文档:MMDetection3D 一. 下载需要的资源 1. 下载 Kitti 数据集 官方网址:3D Object Detection Evaluation 2017。 参见博文:KITTI数据集下载及解析,内附百度云盘链接。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将...
$ docker run --runtime=nvidia --name mm_prj -i -t vistart/mmdetection /bin/bash 对上面的命令解释一下:–runtime=nvidia 很关键,能使新建的 docker 容器能使用宿主机器的 GPU,不加这个参数则默认使用 CPU;–name mm_prj 是对新建的 docker 容器进行命名,该名称为 mm_prj,读者可自行修改。
首先,我们需要找到一个已经配置好 mmdetection 环境的 docker 镜像。可以在 dockerhub 上用 “mmdetection” 作为关键词进行搜索,也可以在 terminal 里直接使用命令 docker search 进行搜索: $ docker search mmdetection 结果显示如下图所示: 这里,我们选择排第一的 vistart/mmdetection 镜像,下载 docker 镜像的方法也...
1. docker 拉取 python3.6镜像 进到容器中 配置环境变量 启动`neo4j`服务 下面执行数据迁移 (将宿主机中的`neo4j`数据迁移到该容器中) 将`Django`项目 `docker cp` 到容器中 Docker容器动态添加端口 将容器 `docker commit` 为新的镜像,并上传至阿里云私有仓库 ...