【服务器】上传文件到服务器并训练深度学习模型下载服务器文件到本地
前言:本文教程为,上传文件到服务器并训练深度学习模型,与下载服务器文件到本地。演示指令输入,完整的上传文件到服务器,并训练模型过程;并演示完整的下载服务器文件到本地的过程。
本文使用的服务器为云服务器,为蓝耘云平台,注册登录链接如下:
https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e
https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e目录
1.上传文件到服务器并训练模型
2.下载服务器文件到本地
1.上传文件到服务器并训练模型
需要的指令如下,命令行终端Terminal依次输入:
unzip Archie_yolo11.zip
conda create -n Archie_yolo11 python=3.8.18
conda init
conda activate Archie_yolo11
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
pip install -e .
python main.py
接下来演示指令输入,完整的上传文件到服务器,并训练模型过程(指令可按需,更换自己需要的版本,例如Python、pytorch版本等)
首先,登录服务器,我用的是蓝耘元生代智算云平台
注册,登录链接如下:
https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e
https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e进入后,选择容器云

选择租用新实例

租一个服务器,如下为我租用的服务器详情,可按需自行选择
镜像:lanyun/pytorch-2.0.1-py3.8-cuda11.8-u20.04:v1.5
GPU:RTX 3090 * 1卡
CPU:Intel(R) Xeon(R) Gold 6152 CPU * 10核
内存:30GB
硬盘:系统盘: 30GB,数据盘: 50GB
然后点击如下JupyterLab进入

进入后,界面如下 ,点击进入lanyun-tmp文件夹

将本地工程文件压缩包(我上传的是yolo11工程,文件名为Archie_yolo11),压缩包拖进该文件夹下,底部是上传压缩包文件进度,等待上传完成。

上传文件完成后,在该文件夹下,点击Terminal进入命令行终端界面
输入如下指令,进行解压缩,等待解压缩完成(Archie_yolo11是压缩包文件夹名字)
unzip Archie_yolo11.zip
- 这是一个解压命令,用于解压名为
Archie_yolo11.zip的压缩文件。在执行此命令前,确保当前目录下存在该压缩文件,并且你有读取该文件的权限。

解压完成后,输入如下指令
conda create -n Archie_yolo11 python=3.8.18
conda是一个流行的开源包管理系统和环境管理系统。create表示创建一个新的环境。-n Archie_yolo11指定新环境的名称为Archie_yolo11。python=3.8.18指定在新环境中安装的 Python 版本为 3.8.18。
碰到这个情况就输入y

进入解压后的文件夹打开Terminal进入命令行终端界面,输入如下指令
conda init
- 这个命令用于初始化
conda,使conda能够在当前的终端环境中正常工作。它会修改终端的配置文件(如.bashrc、.zshrc等,取决于你使用的终端),以便在每次启动终端时能够正确加载conda。
接着输入如下指令
conda activate Archie_yolo11
- 用于激活名为
Archie_yolo11的conda环境。激活后,后续安装的包和执行的命令都会在这个环境中进行,避免不同项目之间的包依赖冲突。
接着输入如下指令
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
- 这是在当前激活的
conda环境(Archie_yolo11)中安装 PyTorch 及其相关库。 pytorch==2.0.1指定安装的 PyTorch 版本为 2.0.1。torchvision==0.15.2指定安装的torchvision版本为 0.15.2,torchvision提供了计算机视觉相关的工具和数据集。torchaudio==2.0.2指定安装的torchaudio版本为 2.0.2,用于音频处理。pytorch-cuda=11.7指定安装支持 CUDA 11.7 的 PyTorch 版本。-c pytorch -c nvidia指定从pytorch和nvidia这两个conda通道下载和安装这些包。

接着输入如下指令
pip install -e .
pip是 Python 的包管理工具。-e表示 “可编辑模式”(editable mode),“.” 表示当前目录。这个命令会在当前激活的conda环境中以可编辑模式安装当前目录下的 Python 项目。这意味着你对项目源代码所做的任何更改都会立即生效,而不需要重新安装包。

修改例如dataset.yaml文件里的数据集路径为服务器下的路径,如有其他路径修改也一样
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets # dataset root dir
train: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets/images/train # train images (relative to 'path') 6471 images
val: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets/images/val # val images (relative to 'path') 548 images
test: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets/images/test # test images (optional) 1610 images

然后输入如下指令,运行main.py文件
python main.py
- 这是在当前环境中执行名为
main.py的 Python 脚本。在执行此命令前,确保main.py文件存在于当前目录,并且该脚本的依赖项都已正确安装。
即可开始训练模型

以上,完成上传文件到服务器并训练深度学习模型
2.下载服务器文件到本地
接下来演示完整的下载服务器文件到本地的过程。
需要下载两个软件:Xshell、Xftp(网上下载教程很多,自行下载)
如下为我使用的版本信息


安装完成以上两个软件后,打开Xshell软件,点击如下新建会话,或点击文件新建会话

进入如下界面

复制服务器的如下登录指令,SSH和密码

例如我的SSH如下
ssh -p 22xxx root@link.lanyun.net
用户名为root
协议为SSH
主机为link.lanyun.net
端口号为22xxx
如下名称为:新建会话(3),可自定义名称
然后点击连接即可
然后弹出如下界面,可选择为接受并保存,或一次性接受

然后输入用户名为root

然后会弹出输入密码,输入在服务器复制的密码输入即可


如下所示,成功连接上服务器

然后在Xshell软件点击如下图标,会自动打开Xftp软件,弹出的Xftp软件的右侧为服务器的文件夹

弹出如下窗口则选择接受并保存或选择一次性接受

在Xftp软件中,将右侧服务器里的文件拖动到左侧即可下载到本地(本地电脑),底部为传输进度。

以上,完成了详细介绍上传文件到服务器并训练深度学习模型&下载服务器文件到本地
相关文章:
【服务器】上传文件到服务器并训练深度学习模型下载服务器文件到本地
前言:本文教程为,上传文件到服务器并训练深度学习模型,与下载服务器文件到本地。演示指令输入,完整的上传文件到服务器,并训练模型过程;并演示完整的下载服务器文件到本地的过程。 本文使用的服务器为云服…...
第四届电子信息工程与数据处理(EIEDP 2025)
第四届电子信息工程与数据处理 2025 4th International Conference on Electronic Information Engineering and Data Processing 2025年1月17-19日 马来西亚 吉隆坡 重要信息 会议官网:www.eiedp.net 大会时间:2025年1月17-19日 大会地点&#…...
模型预测控制(MPC)算法介绍
模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种先进的控制策略,广泛应用于工业过程控制、机器人控制、电力系统等领域。它基于系统的模型,通过滚动优化来预测系统未来的行为,并据此确定当前的最优控制输…...
设计模式 创建型 建造者模式(Builder Pattern)与 常见技术框架应用 解析
建造者模式,又称生成器模式,是一种对象构建模式。它主要用于构建复杂对象,通过将复杂对象的构建过程与其表示分离,使得同样的构建过程可以创建出具有不同表示的对象。该模式的核心思想是将一个复杂对象的构建过程分解为多个简单的…...
嵌入式系统中C++的基本使用方法
大家好,今天主要给大家分享一下,最近操作C++代码的控制方法。 什么是构造函数?构造函数在对象实例化时被系统自动调用,仅且调用一次。 什么是析构函数?与构造函数相反, 在对象结束其生命周期时系统自动执行析构函数。 第一个:析构函数与构造函数区别 实例代码: #inclu…...
机器人C++开源库The Robotics Library (RL)使用手册(四)
建立自己的机器人3D模型和运动学模型 这里以国产机器人天机TR8为例,使用最普遍的DH运动学模型,结合RL所需的描述文件,进行生成。 最终,需要的有两个文件,一个是.wrl三维模型描述文件;一个是.xml运动学模型描述文件。 1、通过STEP/STP三维文件生成wrl三维文件 机器人的…...
在 uni-app 中使用 wxml-to-canvas 的踩坑经验总结
在 uni-app 中使用 wxml-to-canvas 的踩坑经验总结 wxml-to-canvas 是一款非常强大的小程序工具,可以将 WXML 转换为 Canvas 绘图,用于生成海报、分享图片等。将其应用于 uni-app 项目中,可以为多端开发带来极大的便利,但也有一些…...
视频智能翻译
i68,爱六八,链接你我他 EasyVideoTrans英文视频转换成中文视频 EasyVideoTrans简要 最快的英文视频转中文方案由B站多位程序员Up主共同协作开发开源的项目在线Demo:EasyVideoTrans前端项目:https://github.com/sutro-planet/easyvideotrans-frontend后端项目:https://github…...
《Python加解密小实验:探索数据加密与解密的世界》
铺垫(1)-源码 import hashlib source "你好" # print(hashlib.md5(source.encode()).hexdigest())# 文件加解密 with open(../文件引用/index.png, rb) as file:data file.read() # print(hashlib.md5(data).hexdigest())# SHA也是摘要算法…...
C高级day四shell脚本
1.思维导图 2.终端输入一个C源文件名(.c结尾)判断文件是否有内容,如果没有内容删除文件,如果有内容编译并执行该文件。 #!/bin/bashread -p "请输入一个.c脚本名:" n if [ -s "$n" ] thenecho $n…...
android studio 写一个小计时器(版本二)
as版本:23.3.1patch2 例程:timer 在前一个版本的基本上改的,增加了继续的功能,实现方法稍微不同。 动画演示: activity_main.xml <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <androidx…...
【网络安全实验室】SQL注入实战详情
如果额头终将刻上皱纹,你只能做到,不让皱纹刻在你的心上 1.最简单的SQL注入 查看源代码,登录名为admin 最简单的SQL注入,登录名写入一个常规的注入语句: 密码随便填,验证码填正确的,点击登录…...
华为,新华三,思科网络设备指令
1. 设备信息查看 华为 display version # 查看设备版本信息 display device # 查看设备硬件信息 新华三(H3C) display version # 查看设备版本信息 display device # 查看设备硬件信息 锐捷 show version …...
WebRTC线程的启动与运行
WebRTC线程运行的基本逻辑: while(true) {…Get(&msg, …);…Dispatch(&msg);… }Dispatch(Message *pmsg) {…pmsg->handler->OnMessage(pmsg);… }在执行函数内部,就是一个while死循环,只做两件事,从队列里Get取…...
Day3 微服务 微服务保护(请求限流、线程隔离、服务熔断)、Sentinel微服务保护框架、分布式事务(XA模式、AT模式)、Seata分布式事务框架
目录 1.微服务保护 1.1.服务保护方案 1.1.1 请求限流 1.1.2 线程隔离 1.1.3 服务熔断 1.2 Sentinel 1.2.1.介绍和安装 1.2.2 微服务整合 1.2.2.1 引入sentinel依赖 1.2.2.2 配置控制台 1.2.2.3 访问cart-service的任意端点 1.3 请求限流 1.4 线程隔离 1.4.1 OpenFeign整合Senti…...
第9章 子程序与函数调用
汇编语言是一种低级编程语言,它几乎是一对一地映射到计算机的机器码指令。在汇编语言中实现循环结构通常涉及到使用条件跳转指令(如 JMP、JE、JNE 等)来控制程序流程。下面我将通过一个简单的例子来讲解如何用x86汇编语言实现一个循环结构。 …...
manacher算法
Manacher 算法快速入门 Manacher 算法是一种用于寻找字符串中最长回文子串的高效算法,时间复杂度为 O(n)。 基本概念 回文 回文是一个字符串,从左到右和从右到左读都一样。 示例: 回文:"aba"、"abba"非回…...
Cocos2dx Lua绑定生成中间文件时参数类型与源码类型不匹配
这两天维护的一个项目,使用arm64-v8a指令集编译时遇到了报错,提示类型不匹配,具体报错的代码【脚本根据C源文件生成的中间文件】如下: const google::protobuf::RepeatedField<unsigned long long>& ret cobj->equi…...
为什么需要 std::call_once?
std::call_once 是 C 标准库中的一个函数,用来确保某个操作仅被执行一次,通常用于线程安全的初始化操作。它常与 std::once_flag 结合使用,后者用于标记某个操作是否已经执行过。 为什么需要 std::call_once? 在多线程程序中&am…...
ubuntu非root用户操作root权限问题-virbox挂在共享文件夹
首先讲一下,virtuallbox 挂在文件夹,操作的时候总是需要root权限,比较费劲。 这一操作其实也正对着我们在Ubuntu上的操作。 前段时间我想在ubuntu正常用户下去操作i2c,也出现了类似的问题。 后来把正常的操作加到组里面也解决了类…...
苍穹外卖--缓存菜品
1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析: ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...
微服务商城-商品微服务
数据表 CREATE TABLE product (id bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 商品id,cateid smallint(6) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 类别Id,name varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商品名称,subtitle varchar(200) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商…...
【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版
7种色调职场工作汇报PPT,橙蓝、黑红、红蓝、蓝橙灰、浅蓝、浅绿、深蓝七种色调模版 【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版:职场可视化逻辑图分析PPT模版https://pan.quark.cn/s/78aeabbd92d1...
JS设计模式(4):观察者模式
JS设计模式(4):观察者模式 一、引入 在开发中,我们经常会遇到这样的场景:一个对象的状态变化需要自动通知其他对象,比如: 电商平台中,商品库存变化时需要通知所有订阅该商品的用户;新闻网站中࿰…...
【从零学习JVM|第三篇】类的生命周期(高频面试题)
前言: 在Java编程中,类的生命周期是指类从被加载到内存中开始,到被卸载出内存为止的整个过程。了解类的生命周期对于理解Java程序的运行机制以及性能优化非常重要。本文会深入探寻类的生命周期,让读者对此有深刻印象。 目录 …...
STM32---外部32.768K晶振(LSE)无法起振问题
晶振是否起振主要就检查两个1、晶振与MCU是否兼容;2、晶振的负载电容是否匹配 目录 一、判断晶振与MCU是否兼容 二、判断负载电容是否匹配 1. 晶振负载电容(CL)与匹配电容(CL1、CL2)的关系 2. 如何选择 CL1 和 CL…...
前端开发者常用网站
Can I use网站:一个查询网页技术兼容性的网站 一个查询网页技术兼容性的网站Can I use:Can I use... Support tables for HTML5, CSS3, etc (查询浏览器对HTML5的支持情况) 权威网站:MDN JavaScript权威网站:JavaScript | MDN...
车载诊断架构 --- ZEVonUDS(J1979-3)简介第一篇
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 做到欲望极简,了解自己的真实欲望,不受外在潮流的影响,不盲从,不跟风。把自己的精力全部用在自己。一是去掉多余,凡事找规律,基础是诚信;二是…...
归并排序:分治思想的高效排序
目录 基本原理 流程图解 实现方法 递归实现 非递归实现 演示过程 时间复杂度 基本原理 归并排序(Merge Sort)是一种基于分治思想的排序算法,由约翰冯诺伊曼在1945年提出。其核心思想包括: 分割(Divide):将待排序数组递归地分成两个子…...
电脑桌面太单调,用Python写一个桌面小宠物应用。
下面是一个使用Python创建的简单桌面小宠物应用。这个小宠物会在桌面上游荡,可以响应鼠标点击,并且有简单的动画效果。 import tkinter as tk import random import time from PIL import Image, ImageTk import os import sysclass DesktopPet:def __i…...



