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## lane_light + CPU PyTorch（UFLD 训练）
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### 1. 激活环境
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```bash
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source /home/chengfanglu/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
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conda activate lane_light
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```
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### 2. 已安装依赖（`lane_light`）
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- `torch` / `torchvision`（**CPU 轮子**，来自 `https://download.pytorch.org/whl/cpu`）
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- `opencv-python`, `tqdm`, `tensorboard`, `addict`, `scikit-learn`, `pathspec`（与 `requirements.txt` 对齐；`sklearn` 包名在 pip 中为 `scikit-learn`）
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自检：
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```bash
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python -c "import torch; print('torch', torch.__version__, 'cuda=', torch.cuda.is_available())"
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### 3. 数据与配置
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- 默认数据根仍指向 `lane0_reorganized/lane_training_pack`（见 `configs/mufld_lane_culane.py`）。
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- **CPU 建议**使用 `configs/mufld_lane_culane_cpu.py`（`batch_size=4`，学习率与 warmup 已按 batch 相对 16 做了粗略缩放）。内存不够可改配置或命令行覆盖：
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```bash
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cd /home/chengfanglu/DATA/BK2/UFLD
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python train.py configs/mufld_lane_culane_cpu.py --batch_size 2
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```
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### 4. 运行训练
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```bash
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cd /home/chengfanglu/DATA/BK2/UFLD
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python train.py configs/mufld_lane_culane_cpu.py
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```
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说明：
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- `train.py` 已改为在 **无 CUDA** 时使用 `cpu`；原仓库中写死的 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2` 与 `.cuda()` 已去掉，避免 CPU 机直接报错。
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- 首次 `pretrained=True` 会下载 ResNet 骨干权重，需联网。
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- CPU 训练很慢，建议先用小 `epoch` / 小 `batch_size` 做通路测试。
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### 5. 可选：DataLoader `num_workers`
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当前 `data/dataloader.py` 里 `num_workers=8`。若 CPU 内存紧张或不想多进程读盘，可自行把该值改小（例如 `0` 或 `2`）。
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