使用AI_Studio部署pyTroch环境，对深度学习项目进行训练

    在构建好自己的神经网络后，很多人碍于自己电脑的性能问题，无法开展下一步的模型训练工作。这时我们可以采用百度的AI_Studio在线训练平台，提供V100显卡，性能十分优秀。接下来就介绍下如何在AI_Studio部署pyTroch环境并进行训练。

1.创建项目并挂载数据集

进入官网，注册账号后点击创建项目

点击创建数据集，在终端中代码文件必须一个一个的上传，嫌麻烦的可以把数据集和代码一并压缩，到时候直接解压整个文件。

2.解压数据集

可能才进入环境时无法显示数据集路径，等几分钟后会显示。

unzip data/数据集的文件夹名/xxx.zip

此时默认解压到数据集目录下，可自行选择解压目录

3.安装pytroch

安装numpy为1.15.0，与torch版本对应，否则报错。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==0.4.1.post2 torchvision==0.2.1
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.15.0

4.修改dataloader.py

linux下为labels.append(int(file.split("/")[-2]))

windows下为labels.append (int (file.split ('\\')[-2].split ('/')[-1])) 

修改batch_size=16

(其他人忽视这一步，只是针对我个人的项目而言)

5.运行项目

进入代码目录下，运行项目

6.查看显卡运行状态

若内存占用高，说明成功配置

watch -n 0.1 nvidia-smi