6/16 목_YOLO v5 Models & Training Arguments, 리눅스 HDD 용량 확인

1. YOLO v5 Models

 

2. YOLO v5 Training Arguments

%cd /home/lab37/jupyter_home/team6/model/yolov5
!python train.py -h

usage: train.py [-h] [--weights WEIGHTS] [--cfg CFG] [--data DATA] [--hyp HYP]
                [--epochs EPOCHS] [--batch-size BATCH_SIZE]
                [--img-size IMG_SIZE [IMG_SIZE ...]] [--rect]
                [--resume [RESUME]] [--nosave] [--notest] [--noautoanchor]
                [--evolve] [--bucket BUCKET] [--cache-images]
                [--image-weights] [--device DEVICE] [--multi-scale]
                [--single-cls] [--adam] [--sync-bn] [--local_rank LOCAL_RANK]
                [--log-imgs LOG_IMGS] [--log-artifacts] [--workers WORKERS]
                [--project PROJECT] [--entity ENTITY] [--name NAME]
                [--exist-ok] [--quad] [--linear-lr]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --weights WEIGHTS     initial weights path
  --cfg CFG             model.yaml path
  --data DATA           data.yaml path
  --hyp HYP             hyperparameters path
  --epochs EPOCHS
  --batch-size BATCH_SIZE
                        total batch size for all GPUs
  --img-size IMG_SIZE [IMG_SIZE ...]
                        [train, test] image sizes
  --rect                rectangular training
  --resume [RESUME]     resume most recent training
  --nosave              only save final checkpoint
  --notest              only test final epoch
  --noautoanchor        disable autoanchor check
  --evolve              evolve hyperparameters
  --bucket BUCKET       gsutil bucket
  --cache-images        cache images for faster training
  --image-weights       use weighted image selection for training
  --device DEVICE       cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
  --multi-scale         vary img-size +/- 50%
  --single-cls          train multi-class data as single-class
  --adam                use torch.optim.Adam() optimizer
  --sync-bn             use SyncBatchNorm, only available in DDP mode
  --local_rank LOCAL_RANK
                        DDP parameter, do not modify
  --log-imgs LOG_IMGS   number of images for W&B logging, max 100
  --log-artifacts       log artifacts, i.e. final trained model
  --workers WORKERS     maximum number of dataloader workers
  --project PROJECT     save to project/name
  --entity ENTITY       W&B entity
  --name NAME           save to project/name
  --exist-ok            existing project/name ok, do not increment
  --quad                quad dataloader
  --linear-lr           linear LR

 

3. 리눅스 HDD 용량 확인

파티션(디스크) 별로 확인
df -h

선택한 디렉터리만의 용량을 알고 싶으면 du -sh 디렉토리명
du -sh ./images

현재 위치에서 디렉터리 개수 세기
ls -l | grep ^d | wc -l

현재 위치에서 파일의 개수 세기
ls -l | grep ^- | wc -l

현재 디렉터리의 하위 파일 개수 세기
find . -type f | wc -l

특정 디렉터리 하위에 특정 파일의 개수 세기
find /opt -name *.log | wc -l