BasicSR: различия между версиями
Владимир (обсуждение | вклад) Новая страница: «BasicSR - средство для обучения моделей. На момент написания статьи автор обновил его до вер...» |
Владимир (обсуждение | вклад) мНет описания правки |
||
| Строка 17: | Строка 17: | ||
Python 3 | Python 3 | ||
Смотрим версию: | |||
python3 --version | |||
Если Python установлен то покажет версию, если нет то нужно установить. | |||
На данный момент Python есть по умолчанию в ubuntu, если сделать: | |||
sudo apt update | |||
sudo apt -y upgrade | |||
pip3 | |||
Менеджер пакетов для Python 3 | |||
sudo apt install -y python3-pip | |||
PyTorch | |||
С PyTorch все интереснее, для актуального железа ставиться последняя [https://pytorch.org/get-started/locally/ доступная версия]: | |||
Выбираем нужную нам конфигурацию | |||
stable | |||
linux | |||
pip | |||
python | |||
cuda 10.2 | |||
pip install torch torchvision | |||
Но если железо старое то нужно устанавливать последнюю поддерживаемую версию железо. Везде по своему. В моем случае это tesla m2070: | |||
.... | |||
BasicSR | |||
Пакеты для Python | |||
pip install numpy opencv-python lmdb pyyaml | |||
TensorBoard | |||
pip install tensorboardX | |||
git clone -n <nowiki>https://github.com/xinntao/BasicSR.git</nowiki> | |||
cd /tmp/BasicSR | |||
git checkout -b test 00bbaf87163956fd00c22db73d051b9e27bcd563 | |||
Идем конфигурировать файл тренировки модели. | |||
Версия от 08:05, 29 июля 2020
BasicSR - средство для обучения моделей.
На момент написания статьи автор обновил его до версии 1.0. Но нет возможности применить обученную сеть. ESRGAN не готов к данной версии. Поэтому берем ветку сентября 2019 года. Как только заработает актуальная ветка поправлю статью.
Базовая подготовка ОС
О этом вообще можно составить отдельную статью, так как работоспособность на разном железе требует различной установки.
На момент актуальной версии железа nvidia 10, 16 и 20 серии все работает из коробки. Но если нужно завести все на более старом железе, то есть много нюансов.
NVIDIA CUDA
Следуем инструкции установки на реальное железо linux или WSL2. Пока в статье MMEditing, но потом перенесу в отдельную статью.
Python 3
Смотрим версию:
python3 --version
Если Python установлен то покажет версию, если нет то нужно установить.
На данный момент Python есть по умолчанию в ubuntu, если сделать:
sudo apt update sudo apt -y upgrade
pip3
Менеджер пакетов для Python 3
sudo apt install -y python3-pip
PyTorch
С PyTorch все интереснее, для актуального железа ставиться последняя доступная версия:
Выбираем нужную нам конфигурацию
stable
linux
pip
python
cuda 10.2
pip install torch torchvision
Но если железо старое то нужно устанавливать последнюю поддерживаемую версию железо. Везде по своему. В моем случае это tesla m2070:
....
BasicSR
Пакеты для Python
pip install numpy opencv-python lmdb pyyaml
TensorBoard
pip install tensorboardX
git clone -n https://github.com/xinntao/BasicSR.git
cd /tmp/BasicSR
git checkout -b test 00bbaf87163956fd00c22db73d051b9e27bcd563
Идем конфигурировать файл тренировки модели.