Google Colab服务器训练模型（以CycleGAN and pix2pix为例）_在googlecolab上训练cyclegan

Google Colab服务器训练模型（以CycleGAN and pix2pix为例）

一、打开谷歌云盘（Google Driver）

1、使用谷歌账号登录谷歌云盘

• 地址：https://drive.google.com/drive/

2、点击我的云端硬盘，在空白处右击选择上传文件夹

• 注意上传之前最好将整个代码文件夹整理好放在一个文件夹中
• 选择一个好的网络环境和网络节点，这样使得上传文件更加顺利

3、打开谷歌云服务器（Google Colab）

• 地址：https://colab.research.google.com/

1、选择新建笔记

• 可以更改笔记的名字，方便后期查看

2、加载谷歌云盘

• 点击左侧栏的文件夹，然后点击上面的加载谷歌硬盘，直到硬盘文件加载完毕

3、更改运行配置

• 点击上面菜单栏的笔记本设置，选择更改硬件加速器,选择T4GPU

• 注意这里更改完后左边载入的云盘会重新载入，耐心等待一小会就好了

4、检测运行配置，以及安装依赖包

• 在右侧代码框中输入!/opt/bin/nvidia-smi，点击运行（代码前的小按钮）。查看运行配置

• 找到右侧云盘文件中requirements.txt文件，复制其路径。
• 点击插入代码，输入!pip install -r +你复制的requirements.txt文件路径，点击运行，安装依赖项

5、直接使用终端命令进行训练

• 这里以CycleGAN and pix2pix为例。

• 官方给的命令是python train.py --dataroot ./datasets/apple2orange --name apple2orange_cyclegan --model cycle_gan --display_id 0 --num_threads 1

• 云服务器上训练train.py的路径和--dataroot后面的路径重新修改，并在前面加上!：

!python /content/drive/MyDrive/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master/train.py --dataroot /content/drive/MyDrive/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master/datasets/apple2orange --name apple2orange_cyclegan --model cycle_gan --display_id 0 --num_threads 1
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• 点击运行可以开始训练了

• 点击运行可以开始训练了

• 注意训练全程要保证网络通畅，节点通畅，否则会导致训练中断