Colab实现YOLOv3训练数据集

谷歌Colab的使用
1.首先需要创建谷歌云盘账号：https://drive.google.com
2.打开谷歌云盘

3.挂载谷歌云盘，方便Google云盘和Colab分配的云GPU进行文件相互传输。

 from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')

输入以上代码，然后将网站给的密码复制粘贴，回车即可挂载

成功挂载截图（其中的My Drive中的文件即为Google云盘中的文件）：

原因：colab所分配的云GPU会回收（据说12个小时后回收，实际上我每次用到三个多小时它就会自动断掉，气死！！然后大概12小时后它就会提示你GPU数量达到上限，那你只能等到过了24小时后才能继续使用），所以在训练时最好挂载谷歌云盘，并将必要文件进行储存。

运用Colab训练自己的Yolov3数据集

1.进入云盘中项目所在的目录

cd /content/drive/My Drive

2.可以通过git下载github中的项目

git clone https://github.com/ultralytics/yolov3

或者直接向云盘中上传你的yolov3项目，那么此时为进入该项目
3.转到yolov3目录下，安装适合的环境，并查看目录下的文件

cd yolov3
pip install -U -r requirements.txt
ls

重点：一定要注意你使用的项目的安装环境，否则很有可能无法运行，血的教训！

训练：

!python train.py --data data/bdd.data --cfg cfg/yolov3-bdd100k.cfg --weights weights/yolov3-bdd100k-best.weights --epochs 100 --batch-size 32 

!python train.py --data data/coco.data --cfg cfg/yolov3.cfg --resume  #中断恢复