Ai studio 使用教程：

Ai studio地址：飞桨AI Studio - 人工智能学习实训社区 (baidu.com)

使用 Ai studio 的算力需要相应的算力卡，进行登陆注册后可领取”新手礼包“获得算力卡，而且每天使用Ai studio的GPU也会送8小时的算力卡。

在Ai studio上运行项目首先要将数据集(包括项目的全套代码)打包上传：

下一步创建项目-->选择类型（Notebook）-->环境配置（Ai studio经典版）-->添加项目描述即可。

创建好项目以后，点击启动环境即可

根据需要选择相应的GPU大小即可，然后进入环境，首先将上传的数据集压缩包解压，数据集放在“data”文件夹下，找到压缩包点右边的三个小点复制解压命令，在终端中运行命令即可。

然后‘cd’,进入解解压后文件夹（也就是在本地打包压缩的文件夹）的目录下，进行模型训练：

模型训练、断点训练、模型评估、模型导出、模型预测有以下相应的命令:

（根据文件目录修改就行，命令结构基本一致）

模型训练

python tools/train.py -c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_voc.yml --use_vdl=True --eval

断点训练

python tools/train.py -c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_voc.yml -r output/yolov3_darknet53_270e_voc/100

模型评估

python tools/eval.py -c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_voc.yml -o weights=output/yolov3_darknet53_270e_voc/best_model

模型导出

python tools/export_model.py -c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_voc.yml --output_dir=./inference_model -o weights=output/yolov3_darknet53_270e_voc/best_model

模型预测

python deploy/python/infer.py --model_dir=./inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --image_file=./street.jpg --device=GPU --threshold=0.2