记录研一小白第一次服务器跑实验成功！！！Yolov8训练VisDrone数据集
一、conda create和安装pytorch
找同门资助创建了一个实验室服务器的账号，然后资助下载了anaconda，之后回去自己conda create怎么也创建不了新的假造环境，查了很多文章说是源的问题，在.condarc中换了很多遍源（清华源、中科大源）无果，一直显示CondaHTTPError：HTTP 000 CONNECTION FAILED for url的问题，困扰了我两天，结果ping www.baidu.com 失败，发现是网络毗连问题，于是同门发来两个文件，照着文件毗连上学校的校园网，终于conda create成功！
附.condarc文件内容~
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud 然后，成功的create yolov8假造环境开始下载pytroch，，，周末在宿舍下载pytorch一直不成功，出现403问题CondaHTTPError：HTTP 403 CONNECTION FAILED for url，找答案很久无果，，，于是放弃，过了几天在课题室下载cuda12.1和cuda11.8版本的pytorch，没有显示HTTP 403问题，显示如类似问题
Could not solve for environment specs
The following packages are incompatible
├─ xxx is installable and it requires
│ └─ xxx.* , which can be installed;
└─ xxx** is not installable because it requires
└─ xxx* but there are no viable options
├─ xxx would require
│ └─ xxx , which conflicts with any installable versions previously reported;
└─ xxx would require
└─ xxx , which conflicts with any installable versions previously reported.
发现是版本问题，厥后又找答案，，，发现是版本问题，遂下载11.3版本，成功（但厥后跑实验没有成功，出现nvrtc: error: invalid value for --gpu-architecture (-arch)问题，厥后看到某篇文章写4090不适配，又下载的cuda11.7版本，很成功！）
下载pytorch用的：
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch 厥后跑实验时发现11.7版本可以成功
二、PyCharm与服务器毗连问题
第一次用Pycharm毗连服务器，，，
之前一直用的Pycharm2023社区版，发现没有SSH选项，原来只有专业版本才可以毗连服务器，于是下载了Pycharm2020专业版本
在Pycharm2020专业版右下角点击选择添加解释器
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c9c806307f994a6fa7732ecc8b5a6e75.png
后点击SSH Interpreter，输入Host和用户名点击next，然后会让你输入密码，输入密码后再一次next，显示如下界面
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/86e673dc633e495c9ffec8f9aa8d93e3.png
第一个Interpreter就是你自己的账号下Anaconda/bin/python的路径
下面的sync folders要把你自己电脑上文件的路径对应到服务器上面的文件路径，即当地路径选择你电脑上面项目标路径，长途路径选择你要在服务器中哪个文件夹放置这个项目，选择好了点击Finish就好啦
至此pytorch下载完毕、服务器和Pycharm毗连完毕，接下来就是运行YOLOV8了~
三、YOLOv8在VisDrone数据集上训练
起首下载项目在之前我就下载下来了，这里就不赘述，YOLOv8项目里的数据集是COCO数据集，起首要下载VisDrone2019数据集到服务器上面！我一开始下载到了自己电脑的文件夹中，发现后面数据标签怎么也转换不成功，发现没有下载到服务器文件夹中，，，
起首在根目次新建visdrone2yolov.py文件，然后复制VisDrone.yaml，具体内容参考下面博主原文~
原文链接：零基础教程：利用yolov8训练无人机VisDrone数据集_yolov8训练visdrone-CSDN博客
设置好之后进行测试~
yolo predict model=yolov8n.pt source="ultralytics/assets/bus.jpg" 结果保存在runs/detect/predict文件夹中
然后就是训练啦
yolo train pretrained=yolov8n.pt data=ultralytics/datasets/myVisDrone.yaml model=ultralytics/models/v8/yolov8n.yaml batch=4 epochs=300
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