windows下执行命令
//空代码，可以自己生成模型 docker run -tdi --net mynet10 --ip 10.10.20.4 --name tf2yolo3lite --privileged=true registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mkmk/tfmodels:liteyolo3 init | docker exec -d tf2yolo3lite /bin/bash -c "cd /home && nohup /usr/local/python3/bin/jupyter notebook --allow-root &" //包含模型文件 docker run -tdi --net mynet10 --ip 10.10.20.5 --name tf2yolo3 --privileged=true registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mkmk/tfmodels:tf2yolo3 init | docker exec -d tf2yolo3 /bin/bash -c "cd /home && nohup /usr/local/python3/bin/jupyter notebook --allow-root &" //包含hat的图片集以及训练好的模型 start /min 加指令 win10后台执行
inux下执行命令
docker run -tdi -p 41000:8888 --name tf2yolo3 --privileged=true registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mkmk/tfmodels:tf2yolo3 init && docker exec -d tf2yolo3 /bin/bash -c "cd /home && nohup /usr/local/python3/bin/jupyter notebook --allow-root &"
nohup tar cvpzf /backupyolo3lite.tgz --exclude=/proc --exclude=/nohup.out --exclude=/backupyolo3lite.tgz --exclude=/mnt --exclude=/sys/ --exclude=/run / & docker run -tdi --net mynet10 --ip 10.10.20.6 --name litecentos --privileged=true centos:7 init #进入容器 docker exec -it litecentos /bin/bash cd / #在新容器中还原系统 tar xvpfz /backupyolo3lite.tgz -C / rm -rf backupyolo3lite.tgz 测试一下 systemctl enable sshd 如果没有输出代表没有问题 locale 输出如果不是 zh_CN.utf8 或者 C.utf8 则查看 locale -a [root@35db6a27e296 /]# locale -a C en_US.utf8 POSIX zh_CN.utf8 export LANG=zh_CN.utf8 或者 export LANG=C.utf8 #提交镜像 docker commit litecentos registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mkmk/tfmodels:cpu14 #推送阿里云保存 docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mkmk/tfmodels:cpu14 压缩镜像成功
完整版容器使用教程,识别人有没有戴帽子
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完整模型的使用
为了使用方便最好现在docker中创建好 虚拟局域网，在博主其他帖子中有所提及，也可以自行百度
docker run -tdi --net mynet10 --ip 10.10.20.3 --name tf2yolo3hat --privileged=true registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mkmk/yolo3:cputf2completehat init | docker exec -d tf2yolo3hat /bin/bash -c "cd /home && nohup /usr/local/python3/bin/jupyter notebook --allow-root &"
此时容器已经启动，并且开启了ssh以及jupyter，可以在局域网中，打开它
jupyter- yolo3
输入初始密码 wangxuejun
ssh 连接容器账号 root 端口 22
密码 lmk19980312
可自行学习如何更改jupyter以及ssh密码
ssh连接容器后
开始你的训练
cd /home/YOLOV3/ //使用训练好的模型 python3 test.py
执行成功
如果想要修改训练自己的模型
先把pic图片 全部放入 /home/YOLOV3/data/pic 再把所有xml 放入 /home/YOLOV3/data/xml 删除错误的图片 cd /home/YOLOV3/data && python3 delxmlbyjpg.py 生成 yolo3 需要的图片标注信息 cd /home/YOLOV3 && python3 xml_to_txt.py 开始你的训练！ cd /home/YOLOV3 && python3 train.py 监视训练信息 cd /home/YOLOV3 && python3 /usr/local/python3/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/main.py --logdir ./data/log
访问
tensorbroad
