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先记录解决办法：

TensorBoard logging requires TensorBoard with Python summary writer installed. This should be available in 1.14 or above. 办法： pip install tensorflow-tensorboard1.5.1

pip install tensorboard1.14 pip install imgaug 升级： python3 -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

python3 train.py --model_def config/yolov3-custom.cfg --data_config config/custom.dat

解压： unzip dd2.zip 强制删除文件 rm txt -rf 运行中：

因为在自己的ubuntu上面跑实在慢炸天，一百张图片超过两个小时？老师给了一个集群服务器的账号，大概还是自己太笨，弄了三天才能把之前跑成功的代码在服务器上跑成功。

用的是：浪潮AiStation智能计算平台 http://svrproject.tpddns.net/aistation/howto.html

一开始一直在折腾shell无法登录，后来仔细看平台文档才知道自己写错了主机名，而且使用开发环境根本不需要用到xshell…

过程： 1.登录web平台可视化的网站 2.新建开发环境，选择镜像（自己选的是pytorch,但不清楚不同版本的区别） 3.文件管理中上传自己本地的压缩文件，用命令进行压缩（不用命令的话无法压缩成功） 4.在开发环境详情里进入shell终端 jupyter里面可以自由地编辑文件，记得点击保存 shell终端里面安装好需要的库（自己先升级了pip然后安装了一个img之类的包) 很多其他的包环境里面都配置好了，很方便。 训练了一百个epoch: python3 detect.py --image_folder data/custom/dd --model_def config/yolov3-custom.cfg --class_path data/custom/classes.names --checkpoint_model checkpoints/yolov3_ckpt_99.pth --weights_path checkpoints/yolov3_ckpt_99.pth 另外checkpoint的pth文件无法在服务器里打开，大概要下载到自己电脑上才行。 下一步打算更新数据集了。

文件夹只能在终端强制删除：

# cd /hexinyi# cd PyTorch-YOLOv3/data# lscoco  coco.names  custom  get_coco_dataset.sh  samples# cd custom# rm imagesrm: cannot remove 'images': Is a directory# rm images -r

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