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初入深度学习2——如何使用一个深度学习库

学习前言
使用一个深度学习仓库
- 一、环境配置
- - 1、仓库包含requirements.txt
  - 2、仓库不包含requirements.txt
- 二、训练
- - 1、训练通用数据集
  - 2、训练自己的数据集
- 三、预测
总结

学习前言在完成仓库的下载与打开后，下一步就要开始使用这个仓库了，使用仓库的要求并不高，一般只需要按环境配置好，然后按照Readme运行就可以了。

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使用一个深度学习仓库一般来讲，使用深度学习仓库包含三个部分，第一部分是环境配置，第二部分是训练，第三部分是预测。
一、环境配置环境配置部分需要仓库提供者提供使用的环境，有些开发者会提供这个requirements.txt，有些开发者可能只在Readme里面简单提及，各位同学在下载库的时候就要注意。
1、仓库包含requirements.txt
如果开发者提供了requirements.txt，事情就会变得简单起来。requirements.txt里面包括了所需要用到的python库，以YoloV5为例，它提供的requirements.txt是这样的。https://github.com/ultralytics/yolov5

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如果各位想使用YoloV5的官方库的话，就直接利用pip来安装这个requirements就可以了。YoloV5提供的步骤是这样的。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5# clone cd yolov5 pip install -r requirements.txt# install

利用pip install -r就可以直接安装requirements.txt。
由于深度学习需要考虑CUDA和CUDNN的版本，各位在安装前需要注意配置所需的CUDA和CUDNN呀，不可一味只是配置python库，系统的深度学习环境同样重要，这个地方只能靠各位百度或者Google了。
2、仓库不包含requirements.txt
如果开发者不提供requirements.txt，事情会变得稍微复杂起来，不过大多数开发者还是会比较良心的在Readme里面写好所需要的环境，以qqwweee的keras-yolo3库为例，尽管它没有提供requirements.txt，但在Readme的最下部分提供了所需要的最重要的环境。
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

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这种库就需要各位自己耐心去寻找了，没有定式了，找到所需的必要环境后，就去百度或者Google，寻找对应的环境配置教程进行安装即可，中间不免会踩坑，所以要多查查。
如果开发者不提供requirements.txt，也不在Readme里提供环境，那这个库的开发者一般比较不靠谱（虽然我曾经也是这样…不过现在基本上都提供了）。新手的话，我的建议是放弃这个库，多搜搜，同一个模型一般会有多个复现，看看别人的吧。老手的话，可以自己看看~
二、训练 1、训练通用数据集
训练部分其实主要也是看Readme，Readme一般会有个上手指南，关键词一般是train，需要搜一下。如果没有上手指南，那么还是同样的话，这个库的开发者一般比较不靠谱。新手的话，我的建议是放弃这个库。
还是以YoloV5为例，它提供的训练的方案。https://github.com/ultralytics/yolov5。
训练其实只需要这样一个指令，这个指令运行后，如果环境配置无误，应该会自动下载数据集并且开始训练。但由于都是自动配置，可能并不适合本身。熟悉仓库后可以尝试进行修改，不熟悉的话建议还是按默认来。

python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5n.yaml --weights '' --batch-size 128 yolov5s64 yolov5m40 yolov5l24 yolov5x16

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YoloV5的自动化程度很高，只需要配置好环境，基本上运行就没什么压力了。
以我提供的仓库为例，自动化程度就没有YoloV5官方库来的高，以我提供的YoloV4为例，https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch，就需要自己下载训练集，然后按照训练步骤进行。

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这两种方式有利有弊，各位自己斟酌就好。
2、训练自己的数据集
训练自己的数据集的话，其实主要也是看Readme，Readme一般会有个上手指南，关键词一般还是train，需要搜一下。如果没有上手指南，那么还是同样的话，这个库的开发者一般比较不靠谱。新手的话，我的建议是放弃这个库。
还是以YoloV5为例，它提供了训练自己数据集的方案。https://github.com/ultralytics/yolov5。图上的Train Custom Data 就是训练自定义数据集。它给的训练过程非常齐全，按步骤走就能完成训练。

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YoloV5的自动化程度很高，且Readme非常齐全，使用起来还是很简单的。
以我提供的仓库为例，自动化程度就没有YoloV5官方库来的高，步骤没有YoloV5来的齐全，可以结合视频进行标注与训练。

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三、预测预测部分其实主要也是看Readme，Readme一般会有个上手指南，关键词一般是predict或者Inference（当然也有别的，比如detect、image等），需要搜一下。如果没有上手指南，那么还是同样的话，这个库的开发者一般比较不靠谱。新手的话，我的建议是放弃这个库。
还是以YoloV5为例，它提供预测的方案。https://github.com/ultralytics/yolov5。预测同样只需要一个指令

python detect.py --source 0# webcam img.jpg# image vid.mp4# video path/# directory path/*.jpg# glob 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc'# YouTube 'rtsp://example.com/media.mp4'# RTSP, RTMP, HTTP stream

还是非常容易理解的。

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YoloV5的自动化程度很高，只需要配置好环境，基本上运行就没什么压力了。
以我提供的仓库为例，自动化程度就没有YoloV5官方库来的高，以我提供的YoloV4为例，https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch，就需要自己下载权值，然后运行predict.py进行预测。

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总结对于Github上的仓库而言，Readme绝对是非常重要的，毕竟人家的名字就叫做看我。那为什么不看它呢，好好阅读Readme，有利于各位使用各种深度学习仓库。
【初入深度学习|初入深度学习2——如何使用一个深度学习库】当然使用别人的是轻松的，如果各位自己上传深度学习仓库的话，也要写好Readme呢。