**step1:**进入BML主页,点击立即使用
:https://ai.baidu.com/bml/
**step2:**点击Notebook,创建“通用任务”
**step3:**填写任务信息
第一步:配置Notebook
1.找到昨天创建的Notebook任务,点击配置
2.打开Notebook
3.创建一个Notebook,选择Python3
#升级paddlepaddle至2.2.1!pip install paddlepaddle-gpu==2.2.1.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
**第二步:上传文件至Notebook
**下载4个压缩包到本地
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/133438
2.上传这4个压缩包至Notebook并解压
#**在BML Notebook环境中安装相关依赖**# 关于paddledet部分请注意!!!由于我们源码中对模型结构做了修改,所以不要安装paddledet,直接使用源码即可
%cd /home/work/
!unzip -d . PaddleDetection.zip
!unzip -d . PaddleSeg.zip
!unzip -d . PaddlePrediction.zip
!unzip -d . PaddleLiteAndroid.zip
3.安装环境依赖
%cd /home/work/PaddleDetection/
!pip install -r requirements.txt
!python setup.py install
# 安装好上面的部分,paddleseg的依赖库也就都安装好了
**第三步:准备数据集
**1.下载并解压数据集
# 首先将数据下载至/home/work/data/中
%cd /home/work/
!wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/detection.zip# 然后需要进行数据解压缩
!pwd
!unzip -d . detection.zip
**第四步:保存Notebook并关闭、停止运行,完成打卡
**