1.首先要有个机器内存推荐16G，要不装几个虚拟机就满了，如下图2.安装PVE用ventoy做个启动盘（ventoy从github找）下载镜像（清华镜像源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/proxmox/iso/）用winPE或者其他工具(DiskGenius专业版)清空目标安装固态硬盘的所有分区插电开机连接显示器、鼠标、键盘，按DEL进BIOS调整启动顺序到U盘（UEFI）进入安装界面根据提示操作硬盘选择刚才清空分区的硬盘Country输入China，键盘US密码自己设置管理网卡（ManagementInterface）：选择第一个或者最后一个，我选
1.首先要有个机器内存推荐16G，要不装几个虚拟机就满了，如下图2.安装PVE用ventoy做个启动盘（ventoy从github找）下载镜像（清华镜像源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/proxmox/iso/）用winPE或者其他工具(DiskGenius专业版)清空目标安装固态硬盘的所有分区插电开机连接显示器、鼠标、键盘，按DEL进BIOS调整启动顺序到U盘（UEFI）进入安装界面根据提示操作硬盘选择刚才清空分区的硬盘Country输入China，键盘US密码自己设置管理网卡（ManagementInterface）：选择第一个或者最后一个，我选
1.命令行参数介绍YOLOv7参数与YOLOv5差不多，我就直接将YOLOv5命令行参数搬过来了，偷个懒 --weights:初始权重--cfg:模型配置文件--data:数据配置文件--hyp:学习率等超参数文件--epochs:迭代次数-imgsz：图像大小--rect：长方形训练策略，不resize成正方形,使用灰条进行图片填充,防止图片失真--resume:恢复最近的培训,从last.pt开始--nosave:只保存最后的检查点--noval：仅在最后一次epochs进行验证--noautoanchor：禁用AutoAnchor--noplots：不保存打印文件--evolve：为x个
1.命令行参数介绍YOLOv7参数与YOLOv5差不多，我就直接将YOLOv5命令行参数搬过来了，偷个懒 --weights:初始权重--cfg:模型配置文件--data:数据配置文件--hyp:学习率等超参数文件--epochs:迭代次数-imgsz：图像大小--rect：长方形训练策略，不resize成正方形,使用灰条进行图片填充,防止图片失真--resume:恢复最近的培训,从last.pt开始--nosave:只保存最后的检查点--noval：仅在最后一次epochs进行验证--noautoanchor：禁用AutoAnchor--noplots：不保存打印文件--evolve：为x个
目录1.在群晖套件中心安装WebDavServer套件1.1安装完成后，启动webdav服务，并勾选HTTP复选框2.局域网测试WebDav服务2.1下载RaiDrive客户端2.2打开RaiDrive，设置界面语言可以选择中文2.3点击'添加'按钮，新建虚拟驱动区2.4局域网内测试连接成功3.创建cpolarTCP隧道，内网穿透WebDav服务3.1登录cpolar-ui界面，创建TCP临时隧道3.2获取公网临时隧道地址4.客户端测试外网访问WebDav服务5.配置固定TCP地址，长期使用（推荐）5.1保留固定TCP地址5.2将随机隧道修改为固定TCP地址5.3查看在线隧道列表5.4修改We
目录1.在群晖套件中心安装WebDavServer套件1.1安装完成后，启动webdav服务，并勾选HTTP复选框2.局域网测试WebDav服务2.1下载RaiDrive客户端2.2打开RaiDrive，设置界面语言可以选择中文2.3点击'添加'按钮，新建虚拟驱动区2.4局域网内测试连接成功3.创建cpolarTCP隧道，内网穿透WebDav服务3.1登录cpolar-ui界面，创建TCP临时隧道3.2获取公网临时隧道地址4.客户端测试外网访问WebDav服务5.配置固定TCP地址，长期使用（推荐）5.1保留固定TCP地址5.2将随机隧道修改为固定TCP地址5.3查看在线隧道列表5.4修改We
最近在学习yolov5分享一下学习经验一.torch环境配置：1.Anaconda安装 首先需要下载一个Anaconda来方便我们配置pytorch的环境Anaconda直接百度就可以找到官网并且下载 可以进入Anaconda的官网查询你想下载的版本对应的是哪个安装包，主界面进入后直接点击下方的GetAdditionalLinstallers 点进来之后会进入如下界面上面默认是最新版的Anaconda选择你对应的系统就能进行安装了 不过有的时候我们需要下载一些比较旧的版本的Anaconda， 在Anaconda的界面选择下面蓝框里的archive就会得到旧版本安装表的列表了 如果没有科学上网
最近在学习yolov5分享一下学习经验一.torch环境配置：1.Anaconda安装 首先需要下载一个Anaconda来方便我们配置pytorch的环境Anaconda直接百度就可以找到官网并且下载 可以进入Anaconda的官网查询你想下载的版本对应的是哪个安装包，主界面进入后直接点击下方的GetAdditionalLinstallers 点进来之后会进入如下界面上面默认是最新版的Anaconda选择你对应的系统就能进行安装了 不过有的时候我们需要下载一些比较旧的版本的Anaconda， 在Anaconda的界面选择下面蓝框里的archive就会得到旧版本安装表的列表了 如果没有科学上网
一、环境设置本文环境设置：Ubuntu(docker)pytorch-gpu1.远程Ubuntu新建一个新的docker容器以下命令是创建一个名称为torch_yolo的gpu容器。如果没有docker可省略。dockerrun-it-e/home/elena/workspace:/home/elena/workspace--gpusall--ipchost--nethost--nametorch_yolopytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel/bin/bash更新并安装git,wget命令apt-getupdateapt-getinstall
一、环境设置本文环境设置：Ubuntu(docker)pytorch-gpu1.远程Ubuntu新建一个新的docker容器以下命令是创建一个名称为torch_yolo的gpu容器。如果没有docker可省略。dockerrun-it-e/home/elena/workspace:/home/elena/workspace--gpusall--ipchost--nethost--nametorch_yolopytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel/bin/bash更新并安装git,wget命令apt-getupdateapt-getinstall
