digits的安装与使用是怎样的

发布时间:2021-11-10 17:48:04 作者:柒染
来源:亿速云 阅读:215
# digits的安装与使用是怎样的

## 一、什么是DIGITS

NVIDIA DIGITS(Deep Learning GPU Training System)是由英伟达开发的交互式深度学习训练系统,专为计算机视觉任务设计。它通过Web界面提供可视化工具,简化了图像分类、目标检测等任务的模型训练流程,主要特点包括:

- 图形化操作界面(无需编写代码即可完成训练)
- 支持主流深度学习框架(Caffe, Torch, TensorFlow等)
- 实时训练监控与可视化
- 多GPU并行训练支持
- 模型快速部署能力

## 二、安装前的准备

### 系统要求
- **操作系统**:Ubuntu 16.04/18.04/20.04(推荐LTS版本)
- **硬件要求**:
  - NVIDIA显卡(计算能力3.0及以上)
  - 至少8GB内存(大型数据集需要更多)
  - 50GB以上可用磁盘空间

### 依赖项安装
1. 安装NVIDIA驱动:
   ```bash
   sudo apt-get install nvidia-driver-450
  1. 安装CUDA工具包(以CUDA 11.0为例):
    
    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
    sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
    sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
    sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /"
    sudo apt-get update
    sudo apt-get -y install cuda
    
  2. 安装cuDNN(需注册NVIDIA开发者账号下载)

三、详细安装步骤

方法一:通过Deb包安装(推荐)

# 添加NVIDIA维护的PPA源
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository ppa:nvidia-digits

# 安装DIGITS核心包
sudo apt-get update
sudo apt-get install digits

方法二:源码安装(自定义性强)

# 安装基础依赖
sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv

# 创建虚拟环境
virtualenv --system-site-packages digits-env
source digits-env/bin/activate

# 安装DIGITS
pip install digits

验证安装

digits-devserver

访问 http://localhost:5000 应看到Web界面

四、基本使用教程

1. 数据集准备

支持三种数据格式: - 图像分类:文件夹结构式(每个类一个子文件夹) - 目标检测:PASCAL VOC或KITTI格式 - 语义分割:图像与掩码配对

示例目录结构:

dataset/
├── cat/
│   ├── 001.jpg
│   └── 002.jpg
└── dog/
    ├── 001.jpg
    └── 002.jpg

2. 创建数据集

  1. 点击”New Dataset” > “Images” > “Classification”
  2. 设置:
    • 训练图像路径:/path/to/dataset
    • 图像类型:Color(RGB)
    • 图像尺寸:256x256
    • 验证集比例:20%

3. 训练模型

  1. 点击”New Model” > “Images” > “Classification”
  2. 关键参数配置:
    • 选择预训练模型:AlexNet/GoogLeNet等
    • 学习率:0.01(初始值)
    • 批量大小:32(根据GPU内存调整)
    • 训练周期:30

4. 模型评估

训练完成后可: - 查看准确率/损失曲线 - 测试单张图像 - 导出模型为.prototxt和.caffemodel

五、高级功能

自定义网络架构

通过”Custom Network”标签使用Caffe语法定义网络:

layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  convolution_param {
    num_output: 20
    kernel_size: 5
    stride: 1
  }
}

多GPU训练

修改/etc/digits/digits.cfg

[gpu_list]
gpu0 = 0
gpu1 = 1

模型部署

  1. 通过REST API调用:
    
    import requests
    response = requests.post(
       'http://localhost:5000/models/images/classification/classify_one.json',
       data={'model_id': '20201001-123456-abcde'}
    )
    

六、常见问题解决

安装问题

训练问题

七、学习资源推荐

注意:DIGITS已停止主要维护(最新版本6.1.1),建议新项目考虑NVIDIA TAO Toolkit或PyTorch/TensorFlow原生工具链。 “`

(全文约1250字,实际字数可能因格式略有差异)

推荐阅读:
  1. Reverse digits of an integer.
  2. python使安装更快的方法

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