Linux系统的安装和axelerate的项目训练(windows和Linux双系统)

Linux系统的安装和axelerate的项目训练(windows和Linux双系统)

axelerate项目是精度比较好的项目，使用linux系统的anaconda和pycharm能很好的配置出他的环境，此文档也指导如何装双系统，以及linux的应用。

目录

一、装Linux系统

二、Linux系统更新和换源

三、anaconda和pycharm的安装

四、clone aXeleRate项目

五、配置环境

六、训练物体识别模型

七、ncc_0.1量化

Linux系统的安装和axelerate的项目训练 windows和Linux双系统

一、装Linux系统

可以参考视频: https://b23.tv/FAinsT

1、需要准备一个300G以上的空间（如果是准备双系统，这个空间应该位于磁盘1），这个空间的状态为“未分配”（这一步很重要）。

2、https://ubuntu.com/#download

下载镜像文件20.04LTS

链接：https://pan.baidu.com/s/1QQgEiGPMX4mFYf9wJ0tS5g
提取码：d5c5 u盘格式化工具

链接：https://pan.baidu.com/s/175SjIW1SuA8SnsPZH8W9Gg
提取码：k7nt 镜像Flash工具

3、使用u盘格式化工具格式化盘，使用镜像Flash工具制作装机u盘

4、重启电脑开始装ubuntu系统。

(1)选择install ubuntu

(2)选择语言，这里选择的是中文，但是建议选择English

(3)键盘布局选择Chinese

(4)这一步需要连接无线网络

(5)这一步很重要，在连上网的前提下，第三步可以选择。这里需要选择，1，3，4选项。
分别是正常安装，更新，安装第三方驱动

(6)安装方式选择与windows共存，这样就会安装在我们准备的空间里。

(7)选择地区，这里选择中国板块，上海

(8)最后一步，填写自己的用户名

二、Linux系统更新和换源

1、换源

(1)点击左下角的菜单，打开software&Update软件

(2)选则other

(3)选择阿里的源 mirrors.ailyun.com。点击Select

2、更新

(1)鼠标右键选择Open in Terminal

(2)输入

sudo apt update

sudo apt upgrade

三、anaconda和pycharm的安装

1、安装anaconda

(1)https://www.anaconda.com/products/individual

下载anaconda（Linux版本）

(2)下载完成后将文件放到home文件下，鼠标右键选择Open in Terminal

(3)输入chmod a+x Anaconda….（文件全名）

(4)输入./Anaconda…（文件全名）

（或者直接输入sh Anaconda…（文件全名）（替换(3)(4)））

(5)输入后一直按enter（回车） 其中有两个地方需要输入yes

(6)装好后。重新Open in Terminal会看到（base）在前面

2、安装pycharm community(社区版)

(1)https://www.jetbrains.com/pycharm/download

(2)下载完成后将文件放到home文件下，鼠标右键选择Open in Terminal

(3)输入tar -xvzf pycharm…（文件全名）

(4)输入sudo apt install git 安装git

四、clone aXeleRate项目

1、 打开pycharm…（文件全名）,进入bin文件,鼠标右键选择Open in Terminal，输入./pycharm.sh打开pycharm community

2、点击第三个Get from VCS输入下面的网址https://github.com/AIWintermuteAI/aXeleRate.git
点击右下角的clone

五、配置环境

1、输入./pycharm.sh打开pycharm community点击左上角file -> setting -> project:aXeleRate -> Python Interpreter点击右上

角齿轮选择Add

2、选择左侧的conda环境， python环境为3.7

3、完成后返回Python Interpreter界面点击左下角的 + 搜索tensorflow-gpu 安装2.4.1版本

4、最后返回主界面点击右下角的Terminal,输入
pip install axelerate -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

六、训练物体识别模型

在Terminal中输入python aXeleRate/train.py –c configs/detector.json
第一次使用会下载两个文件然后开始训练

（detector.json文件中就是物体识别的配置可以自行更改）

七、ncc_0.1量化

1、进入下面的网站，下载ncc-Linux-x86_64.tar.xz
https://github.com/kendryte/nncase/releases/tag/v0.1.0-rc4

2、把文件放在home目录下，鼠标右键选择Open in Terminal

3、输入 tar -xvzf ncc-Linux-x86_64.tar.xz解压文件

4、把模型文件放入ncc的文件包中（.tflite文件）

5、在ncc文件夹中鼠标右键选择Open in Terminal

6、./ncc -i tflite -o k210model 名称.tflite 名称.kmodel –dataset 量化图片路径/

此技术由于小佬鼠大佬佬提供