本地模式

# 基于CPU训练     
> python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py

# 基于单卡GPU训练
> python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --gpus 0

# 基于单卡GPU验证模型
> python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --gpus 0 --pipeline evaluate  --load_from output/deeplabv3_resnet50_standard-sample_1024x512/checkpoints/checkpoint_best.pth.tar

# 基于模型simplepose_resnet50_coco_256x192.pth.tar进行图片推理
> python manage.py run --cfg algorithms/ivgPose/config/sample/config.py --pipeline infer --demo_type image_demo --load_from model_zoo/ivgPose/body/simplepose_resnet50_coco_256x192.pth.tar --img_path algorithms/ivgPose/algorithm/examples/images/body/human36m_s_01_act_02_subact_01_ca_01_000001.jpg  --is_show

远程模式

# 基于四卡GPU进行训练
# 单机单进程
> python manage.py run --launch_remote --cfg algorithms/ivgPose/config/sample/config.py --gpus 0,1,2,3
# 单机多进程
> python manage.py run --launch_remote --cfg algorithms/ivgPose/config/sample/config.py --gpus 0,1,2,3 --local_size 4

# 基于双节点训练
# 两节点，每个节点4卡，单进程
> python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --gpus 0,1,2,3 --world_size 2
# 两节点，每个节点4卡，多进程
> python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --gpus 0,1,2,3 --local_size 4 --world_size 2

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