mirror of
https://github.com/NohamR/Stage-2024.git
synced 2025-05-24 00:49:06 +00:00
43 lines
2.5 KiB
Bash
43 lines
2.5 KiB
Bash
#!/bin/bash
|
||
|
||
## <------------------ pour le cluster de calcul
|
||
####SBATCH -N 1 ## 1 noeud
|
||
#SBATCH --nodelist=node20
|
||
### #SBATCH --exclusive ## le noeud sera entierement dedié à notre job.
|
||
######SBATCH -t 12:00:00 ## job tué au bout de 12h
|
||
#SBATCH --gres=gpu:1 ## 4 GPU par noeud
|
||
### #SBATCH --constraint=gpudp ## noeuds GPU double précision
|
||
#SBATCH --job-name=GPU_yolov7_noham
|
||
#SBATCH --chdir=/home/noham.rivoirard/yolov7-tracker
|
||
# -- Optionnel, pour être notifié par email :
|
||
#SBATCH --mail-type=FAIL
|
||
#SBATCH --mail-user=noham@noh.am
|
||
# -- Sortie standard et d'erreur dans le fichier .output :
|
||
#SBATCH --output=./%j.stdout
|
||
#SBATCH --error=./%j.stderr
|
||
# -- Contexte matériel
|
||
#SBATCH --nodes=1
|
||
#SBATCH --cpus-per-task=1
|
||
|
||
echo "SLURM_STEP_GPUS : "${SLURM_STEP_GPUS}
|
||
echo "SLURM_JOB_GPUS : "$SLURM_JOB_GPUS
|
||
echo "SLURM_STEP/JOB_GPUS "${SLURM_STEP_GPUS:-$SLURM_JOB_GPUS}
|
||
echo "CUDA_VISIBLE_DEVICES : "${CUDA_VISIBLE_DEVICES}
|
||
|
||
source /usr/local/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
|
||
|
||
conda activate yolov7
|
||
which python
|
||
|
||
#export OMP_NUM_THREADS=8
|
||
#echo $OMP_NUM_THREADS
|
||
#
|
||
## doc
|
||
# squeue permet de voir les jobs en attente ou en train de tourner. S'ils tournent, il y aura un R dans la colonne ST.
|
||
# sattach permet d'attacher sur le terminal les E/S d'un job en train de tourner. Ça permet de surveiller l'avancée d'un job, ou par exemple d'interagir avec un debugger. ctrl-c permet de détacher de nouveau le job et de le laisser de nouveau tourner en fond (de manière non bloquante).
|
||
# scancel permet permet de supprimer une soumission ou d’arrêter le job s'il est en cours d’exécution.
|
||
# sstat donne des infos sur les ressources utilisées par un job
|
||
|
||
# python3 train.py --dataset datasetv2_20240722_ --epochs 600 --workers 1 --device 0 --batch-size 4 --data data/datasetv2/dataset.yaml --img 1280 720 --cfg cfg/training/yolov7x_datasetv2.yaml --weights '' --name yolov7x-datasetv2_20240722 --hyp data/hyp.scratch.custom.yamlclear
|
||
# srun python3 train.py --dataset dataset1_2024_06_19__ --workers 1 --device ${CUDA_VISIBLE_DEVICES} --batch-size 4 --epochs 600 --data data/dataset1_2024_06_19/dataset.yaml --img 1280 720 --cfg cfg/training/yolov7x_dataset1_2024_06_19.yaml --weights '' --name yolov7x-dataset1_2024_06_19 --hyp data/hyp.scratch.custom.yaml
|
||
srun python3 train.py --dataset datasetv2_20240722_ --epochs 600 --workers 1 --device ${CUDA_VISIBLE_DEVICES} --batch-size 4 --data data/datasetv2/dataset.yaml --img 1280 720 --cfg cfg/training/yolov7x_datasetv2.yaml --weights '' --name yolov7x-datasetv2_20240722 --hyp data/hyp.scratch.custom.yaml |