大家一般都在window上训练yolo等一些深度学习模型，会发现很慢或者说GPU显存不够用
而云GPU平台则解决了一系列该问题
深度学习目标检测交流群1：985499650
yolo2D3D目标检测行为识别交流群2：782537412
接下来以该平台为例---有一些免费的3090，4090可以用（24G）：https://cloud.lanyun.net/#/activity?uuid=efa15431a91abaaf0bdeb212fffe685a
整体流程
1.注册平台，以蓝耘为例子
卡从好变坏依次是：4090>3090>3080
2.选择好适当的版本后，租用
一般上传数据和代码的时候用“无卡开机模式”，比较省钱
配置环境，如果不需要自己配置环境的话，那么也是无卡开机模式
3.上传数据
点击共享网盘，绑定阿里云盘，用阿里云盘上传数据集，快一点
4.ssh登录pycharm专业版
注意：一定是pycharm专业版也可以使用ssh远程登录
参考链接：AutoDL使用教程：1）创建实例 2）配置环境+上传数据 3）PyCharm2021.3专业版下载安装与远程连接完整步骤 4）实时查看tensorboard曲线情况
后续pycharm可以写，在官网上面也可以直接修改，一般修改路径，运行的时候输入
python main.py --你所需要的参数，即可以直接运行。
训练细节
1.后台运行：
参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_57070738/article/details/137378235
nohup python -u main.py > /root/lanyun-tmp/output.log 2>&1 &
2.训练完成后关机
--a ddd --b ddd --r ss && shutdown
小结
# 压缩。如果没有zip命令，安装命令：apt-get update && apt-get install -y zip
zip -r <自定义压缩包名称>.zip <待压缩目录的路径>
# 解压。如果没有zip命令，安装命令：apt-get update && apt-get install -y unzip
unzip <待解压压缩包名称>.zip -d <解压到哪个路径>
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我的就是
unzip train.zip -d /images
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压缩包在：/root/lanyun-tmp
生成的就是:/root/lanyun-tmp/images
2.ssh登录
都要勾选，以及下面这个同步文件可以自己选，比如：/root/wintest
平台上一般都要选择/root，也就是根目录下，这里没有wintest文件夹都可以系统会自己创建一个wintest文件夹。
创建好了以后进入JupyterLab，等文件都传输到JupyterLab后才会出现，慢慢等，不着急，文件越多传输越慢。
pycharm专业版会提示你正在上传，上传结束后会提示你上传成功，我一开始在代码里面放置了数据集，一共15G所以才这么慢，所以代码和数据集分开，数据集用阿里云盘传输，代码上传。
3.代码的路径要设置成平台的路径
/root/lanyun-tmp/images,举一个例子
运行的时候路径也要设置成平台的路径
