如何在 Kaggle Notebook 上设置 Nvidia TAO 工具包
一. 引言
动作识别在视频监控、体育分析和手势识别等应用中扮演着至关重要的角色。利用 NVIDIA 的 TAO Toolkit 预训练模型，可以高效地训练出高性能的动作识别模型，从而简化了开发过程。
TAO Toolkit 可以通过 Docker 或 NGC CLI 进行设置。由于我们将在 Kaggle Notebook 上进行操作，因此将使用 NGC CLI，因为 Kaggle Notebook 环境不支持 Docker。
注意：由于安全性、资源管理和简化工作流程的需求，Kaggle Notebooks 不支持 Docker。
二. 安装步骤
一. 安装依赖
首先，安装 nvidia-pyindex，这是 NVIDIA 的 Python 工具库的包管理器，简化了 TAO Toolkit 和相关组件的安装过程。
# 安装 NVIDIA 的 Python 工具库索引
!pip install nvidia-pyindex
二. 安装 NVIDIA TAO Toolkit 和 NGC-CLI
NVIDIA TAO Toolkit 包含用于多种任务（如物体检测、分类、分割和动作识别）的预训练模型。
# 安装 NVIDIA TAO Toolkit
!pip install nvidia-tao
接下来，安装 NGC-CLI（NVIDIA GPU Cloud 命令行接口），用于与 NVIDIA 的 NGC 目录交互，以管理预训练模型。
# 下载 NGC CLI
!wget -O ngccli_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_linux.zip
# 解压下载的文件
!unzip ngccli_linux.zip
三. 创建 NGC 账户
在 NVIDIA NGC 目录注册一个帐户，以访问 TAO Toolkit 模型。注册后，您可以通过 API 密钥使用 NGC CLI 进行身份验证并下载所需的模型。
首先，访问 NVIDIA NGC 目录 并从右侧菜单注册一个免费帐户。
登录后，转到右侧下拉菜单中的设置部分，然后点击生成个人密钥。
四. 配置 NGC CLI
使用以下命令设置您的环境以通过 NGC 进行身份验证。请确保您的 API 密钥安全。
# 赋予 NGC CLI 执行权限
!chmod u+x ngc-cli/ngc
# 导入 os 模块以设置环境变量
import os
# 声明输入参数作为环境变量
# 这样可以在 Kaggle 笔记本的单元运行时直接传递参数
os.environ['API_KEY'] = 'your_api_key' # 在此处替换为您的 API 密钥
os.environ['TYPE'] = 'ascii' # 设置类型为 ascii
os.environ['ORG'] = '0514167173176982' # 替换为您的组织 ID
os.environ['TEAM'] = 'no-team' # 团队设置
os.environ['ACE'] = 'no-ace' # ACE 设置
# 将输入参数传递给配置命令
!echo -e "$API_KEY\n$TYPE\n$ORG\n$TEAM\n$ACE" | ngc-cli/ngc config set
如果您看到以下输出，说明您的设置已成功完成。太棒了！????
配置成功
现在，您可以列出可用的模型：
# 列出可用模型
!ngc-cli/ngc registry model list
如果您想下载任何特定模型，可以运行以下命令：
# 下载 ActionRecognitionNet 模型
!ngc-cli/ngc registry model download-version "nvidia/tao/actionrecognitionnet:deployable_onnx_v2.0"
此处，我们下载了 ActionRecognitionNet 模型，该模型将以 .onnx 格式下载。
三. 总结
通过上述步骤，您已在 Kaggle Notebook 上成功设置了 TAO Toolkit。现在，您可以轻松探索高性能计算机视觉的世界，进行动作识别模型的训练和应用。利用预训练模型，您能够在短时间内构建和部署强大的动作识别应用。