YOLOv5 🚀关于 AzureML

什么是 Azure？

Azure是Microsoft的云计算平台，旨在帮助企业将其工作负载从内部数据中心转移到云中。Azure 提供包括计算、数据库、分析、机器学习和网络在内的全方位云服务，用户可以从这些服务中进行选择，在公共云中开发和扩展新的应用程序或运行现有应用程序。

什么是 Azure 机器学习（AzureML）？

Azure 机器学习（通常称为 AzureML）是一种完全托管的云服务，它使数据科学家和开发人员能够高效地将预测分析嵌入到他们的应用程序中。AzureML 提供各种服务和功能，旨在使机器学习易于访问、使用和扩展，并提供自动机器学习、拖放模型训练和强大的Python SDK 等功能。

先决条件

在开始之前，您需要一个AzureML 工作区。如果没有，可以按照 Azure 的官方文档创建一个新的工作区。

创建计算实例

在 AzureML 工作区中，选择计算 > 计算实例 > 新建，然后选择具有所需资源的实例。

打开终端

在笔记本视图中，打开终端并选择计算。

设置和运行YOLOv5

创建虚拟环境

使用您喜欢的Python 版本创建一个 conda 环境：

conda create --name yolov5env -y python=3.10
conda activate yolov5env
conda install pip -y

克隆YOLOv5 仓库

克隆YOLOv5 仓库及其子模块：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
git submodule update --init --recursive # You might see a message asking you to add your folder as a safe.directory

安装依赖项

安装所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt
pip install onnx

执行YOLOv5 任务

训练YOLOv5 模型：

python train.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640

验证模型的精确度、召回率和mAP：

python val.py --weights yolov5s.pt --data coco128.yaml

对图像进行推理

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

将模型导出为其他格式（如ONNX）：

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

使用笔记本

如果你喜欢使用笔记本而不是终端，你需要创建一个新的内核，并在笔记本顶部选择它。

创建新的 IPython 内核

从计算终端

conda create --name yolov5env -y python=3.10
conda activate yolov5env
conda install pip ipykernel -y
python -m ipykernel install --user --name yolov5env --display-name "yolov5env"

在笔记本中创建Python 单元时，它们将自动使用您的自定义环境。对于bash 单元，您需要在每个单元中激活您的环境：

%%bash
source activate yolov5env
python val.py --weights yolov5s.pt --data coco128.yaml

📅创建于 1 年前 ✏️已更新 6 天前