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神经网络学习小记录71——Tensorflow2 使用Google Colab进行深度学习

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神经网络学习小记录71——Tensorflow2 使用Google Colab进行深度学习

 

注意事项

 

本文以VOC数据集为例,因此在训练的时候没有修改classes_path等,如果是训练自己的数据集,各位一定要注意修改classes_path等其它参数!

 

学习前言

 

Colab是谷歌提供的一个云学习平台,Very Nice,最近卡不够用了决定去白嫖一波。该博客只会说明如何使用Colab对已有的深度学习仓库进行训练,并不会说如何进入外网、如何注册等。

 

该博客仅为了演示Colab的使用,主要是为了各位熟悉Colab操作,具体问题具体分析,操作不当与版本更迭会导致步骤出错,如果出错的话建议多百度,多看代码与指令,查一下错误的原因,同时建议是有一定的基础同学再使用Colab。

 

什幺是Google Colab

 

Google Colab是谷歌提供的免费Jupyter 笔记本环境,不需要什幺设置与环境配置就可以使用,完全在云端运行。不影响本地的使用。

 

Google Colab为研究者提供一定免费的GPU,可以编写和执行代码,所有这些都可通过浏览器免费使用。同学们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、Pytorch 等深度学习框架。

 

尽管Google Colab提供了一定的免费资源,但资源量是受限制的,所有 Colab 运行时都会在一段时间后重置。Colab Pro 订阅者的使用量仍会受到限制,但相比非订阅者可享有的限额要多出大约一倍。Colab Pro+ 订阅者还可获享更高的稳定性。

 

Colab官网

 

https://colab.research.google.com/

 

(需要外网才可以进入)

 

利用Colab进行训练

 

本文以YoloV4-Tiny-TF2版本的训练为例,进行Colab的使用演示。

 

一、数据集与预训练权重的上传

 

1、数据集的上传

 

Colab和Google自带的云盘联动非常好,因此我们需要首先将数据集上传云盘,这个上传的过程其实非常简单,本地先准备好数据集。

 

由于我所上传的库,均使用的VOC数据集,我们需要按照VOC数据集摆放好。本文直接以VOC07+12数据集为例进行演示。

 

JPEGImages里面存放的为图片文件,Annotations里面存放的标签文件,ImageSets里面存放的是区分验证集、训练集、测试集的txt文件。

 

然后将VOCdevkit文件整个进行打包。需要注意的是,不是对上面三个文件夹进行打包,而是对VOCdevkit进行打包,这样才满足数据处理的格式。

 

在获得打包后的压缩包后,将压缩包上传到谷歌云盘。我在谷歌云盘上新建了一个VOC_datasets文件夹存放压缩包。

 

此时数据集的上传已经完成。

 

2、预训练权重的上传

 

在谷歌云盘上进行文件夹的创建,首先创建Models,然后在Models里面创建yolov4-tiny-tf2,然后在yolov4-tiny-tf2里面创建logs和model_data。

 

model_data放置的是预训练文件。

 

由于我们这次使用的是YoloV4-Tiny-Tf2的库,我们将它的预训练权重上传到model_data文件夹。

 

二、打开Colab并配置环境

 

1、笔记本的创建

 

在该步中,我们首先打开Colab的官网。

 

然后点击文件,创建笔记本,此时会创建一个jupyter笔记本。

 

创建完成后给文件改个名,好看一些。

 

之后点击代码执行程序,然后点击更改运行时类型,在其中硬件加速器部分选择GPU,Colab便会配置一个带有GPU的机器,此时笔记本就创建完成了。

 

2、环境的简单配置

 

设置一下tensorflow的环境。然后配置一下谷歌云盘。

 

%tensorflow_version 2.x
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')

 

我们将上述代码输入到笔记本中执行。第一行代码用于配置深度学习环境,后两行代码用于配置谷歌云盘,将云盘挂载到服务器上。然后点击运行即可。

 

#pic_center)

 

此时点击左边栏中,类似于文件夹的东西,就可以打开文件夹了,看看文件部署情况。gdrive就是我们配置的谷歌云盘。没有的话就去左侧刷新一下。

 

打开gdrive,其中有我们的数据集。

 

3、深度学习库的下载

 

这一步,我们需要完成深度学习仓库的下载,我们使用git clone指令进行下载。执行如下指令后,左边的文件中多出了yolov4-tiny-tf2文件夹
。没有的话就去左侧刷新一下。

 

然后我们通过了cd指令将根目录转移到了yolov4-tiny-tf2文件夹。

 

!git clone https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-tf2.git
%cd yolov4-tiny-tf2/

 

 

 

4、数据集的复制与解压

 

直接将数据集布置在谷歌云盘会导致大量的云盘数据传输,速度远不及本地文件,因此我们需要将数据集复制到本地里进行处理。

 

我们输入下述代码进行文件的复制与解压。首先执行的是删除指令,将原来的空VOCdevkit文件夹进行删除。然后进行解压。

 

由于这里使用的是zip文件所以使用的是unzip指令,如果是其它形式的压缩包,需要根据压缩包的格式进行指令的修改(请同学们百度
)。执行下述指令后,可以发现,左边的文件中已经解压好了VOC数据集
。没有的话就去左侧刷新一下。

 

!rm -rf ./VOCdevkit
!cp /content/gdrive/MyDrive/VOC_datasets/VOC07+12+test.zip ./
!unzip ./VOC07+12+test.zip -d ./

 

 

 

5、保存路径设置

 

本文提供的代码默认的保存路径为logs文件夹,但Colab存在不稳定的问题,运行一段时间后会发生断线。

 

如果将权值保存在原始根目录下的logs文件夹,发生断线网络就白训练了,浪费大量的时间。

 

可以将google云盘软连接到根目录下,那幺即使断线,权值也保留在云盘中。

 

本文之前在云盘中创建了logs文件夹。将该文件夹链接过来。

 

!rm -rf logs
!ln -s /content/gdrive/MyDrive/Models/yolov4-tiny-tf2/logs logs

 

 

 

三、开始训练

 

1、标注文件的处理

 

打开voc_annotation.py文件,由于我们现在使用的直接就是VOC数据集,我们已经划分好了训练集验证集和测试集,所以我们将annotation_mode设置为2。

 

然后输入指令完成标签的处理,生成2007_train.txt和2007_val.txt。

 

!python voc_annotation.py

 

 

 

2、训练文件的处理

 

处理训练文件主要包含三个部分:

 

1、预训练文件的使用。

 

2、保存周期的设置,这个设置是因为云盘的存储空间有限,每代都保存会导致存储空间满出。

 

a、预训练文件的使用

 

首先修改model_path,指向我们上传到谷歌云盘的权值文件。在左侧文件栏中,找到models/yolov4-tiny-tf2/model_data,复制权值路径。

 

替换右侧的model_path。

 

b、保存周期的设置

 

有一些仓库已经完成了更新,添加了每隔多少世代的保存参数
,直接修改save_period既可,在本文中,我们将save_period设置成4,也就是每隔4代保存一次。

 

还没有更新的仓库只能每一代都保存了,记得偶尔去google云盘删一下。

 

3、开始训练

 

此时在笔记本里面输入:

 

!python train.py

 

即可开始训练。

 

断线怎幺办?

 

1、防掉线措施

 

听说可以通过自动点击来减少掉线频率。

 

在Google colab的按F12,点击网页的控制台,粘贴如下代码:

 

function ConnectButton(){
 
console.log("Connect pushed");
document.querySelector("#top-toolbar > colab-connect-button").shadowRoot.querySelector("#connect").click()
}
setInterval(ConnectButton,60000);

 

2、完了还是掉线呀?

 

没什幺办法,便宜的东西必然有它的坏处。

 

按照步骤重新来一次,然后将预训练权重设置成logs文件夹里面训练好的权值文件即可。

 

除此之外,Init_epoch等参数也需要调整。

 

使用Colab训练比较重要的是处理好路径的关系,找到哪个文件在哪里,文件夹的执行目录在哪里,就可以比较简单的运行起程序了,不过Colab确实存在断线问题,我们需要时刻保存好文件,因此我将权值直接保存在云盘上,这样也不会丢失。

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