下载oss命令工具。

在OSS.exe文件下打开Power Shell, 输入指令：

./oss login

之后输入用户名和密码。

选择将你想要上传的文件导入：

./oss cp {yourdir} oss://

进入服务器实例中，打开终端下载数据

同样输入:oss login 进行登录。

登录成功后，采用命令将上传到oss云端的数据copy到实例服务器上。使用unzip命令将文件解压到当前文件夹汇总。

unzip -q zipfile.zip

然后创建一个后台进程，这样就不用怕关闭后台找不到了。

tmux new -n session1

下次进入这个实例：

tmux a -t session1

然后开始训练，首先需要配置环境：

pip install -r requirement.txt

然后设置训练参数，等待训练结果即可。

出现问题：未配置好编译环境，比如：

ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory 错误通常表示在您的系统上缺少 libgthread-2.0.so.0 共享库文件。

安装该文件：

sudo apt-get install libglib2.0-0

开始训练

首先开始测试，先测试一下模型：

python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 640 --half

python train.py --weights yolov5x.pt --data yourdata.yaml --img 640 --project ProjectName --name FileName --cache --epochs 3 

集合测试
在测试和推理时，只需在任何现有的 val.py 或 detect.py 命令中的–weights 参数中添加额外的模型，就可以将多个预训练模型集合在一起。本示例将对 2 个模型进行集合测试：

python val.py --weights yolov5x.pt yolov5l6.pt --data coco.yaml --img 640 --half

同理，在模型推理的时候也可以使用模型融合：

python detect.py --weights yolov5x.pt yolov5l6.pt --img 640 --source data/images

可以看到此时的结果并不好，下次我们就可以用保留好的最好权重进行工作。

python train.py --weights yolov5ls.pt --data ./data/tomb.yaml --img 640 --project Tomb --name epoch_500_ori_ls --cache --epochs 500 --patience 300  

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YOLO v8

正常来说

pip install ultralytics

不过还是推荐：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

下载好模型后，进行训练：

yolo train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=3 lr0=0.01 project=YOLOV8 name=tomb_v1 cache=True

报错一

Traceback (most recent call last):File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/engine/trainer.py", line 517, in get_datasetdata = check_det_dataset(self.args.data)File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/data/utils.py", line 329, in check_det_datasetraise FileNotFoundError(m)
FileNotFoundError: 
Dataset 'data/tomb.yaml' images not found ⚠️, missing path '/datasets/tomb/images/val'
Note dataset download directory is '/datasets'. You can update this in '/root/.config/Ultralytics/settings.yaml'The above exception was the direct cause of the following exception:Traceback (most recent call last):File "/usr/local/bin/yolo", line 8, in <module>sys.exit(entrypoint())File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/cfg/__init__.py", line 583, in entrypointgetattr(model, mode)(**overrides)  # default args from modelFile "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/engine/model.py", line 654, in trainself.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks)File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/engine/trainer.py", line 130, in __init__self.trainset, self.testset = self.get_dataset()File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/engine/trainer.py", line 521, in get_datasetraise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌  {e}")) from e
RuntimeError: Dataset 'data/tomb.yaml' error ❌  
Dataset 'data/tomb.yaml' images not found ⚠️, missing path '/datasets/tomb/images/val'
Note dataset download directory is '/datasets'. You can update this in '/root/.config/Ultralytics/settings.yaml'

说是说没有这个路径…

改了一下

mv datasets ../datasets

成功运行。

ctory is ‘/datasets’. You can update this in ‘/root/.config/Ultralytics/settings.yaml’

说是说没有这个路径....改了一下

mv datasets …/datasets

成功运行。