欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页

使用Faster-RCNN进行指定GPU训练

程序员文章站 2022-07-14 18:49:16
...

实验内容

  1. 解决了昨日环境配置剩下的问题(三~六),接着昨日第7步继续

  2. 测试库中用例,检查是否能跑通

    1. 在"faster-rcnn.pytorch"文件夹中打开终端

    2. 指定GPU训练

      CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID python trainval_net.py \
                  --dataset pascal_voc --net res101 \
                  --bs $BATCH_SIZE --nw $WORKER_NUMBER \
                  --lr $LEARNING_RATE --lr_decay_step $DECAY_STEP \
                  --cuda
      
      • 参数意义:
        • CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID:指明所使用的GPU ID,$GPU_ID需修改为指定ID
        • --dataset pascal_voc --net res101:在pascal_voc上使用resnet101进行训练
        • --bs $BATCH_SIZE --nw $WORKER_NUMBER:可以根据GPU内存大小来自适应地设置BATCH_SIZE(批处理尺寸)和WORKER_NUMBER。在具有12G内存的Titan Xp上,它最多可以为4
        • --lr $LEARNING_RATE --lr_decay_step $DECAY_STEP:**学习率(Learning rate)**作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。
    3. 多GPU训练(这一步实验没有做,“指定GPU实验”居然从下午三点多跑到了晚上11点多…)

      python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101 \ --bs 24 --nw 8 \ --lr $LEARING_RATE --lr_decay_step $DECAY_STEP \ --cuda --mGPUs
      # (pascal_voc.py    self._classes   类别修改)
      

问题

  • 问题一:RuntimeError: The expanded size of the tensor (2) must match the existing size (0) at non-singleton dimension 1

    • 解决:原因在于计算二分类交叉熵损失函数时是在每个batch中进行的,而总的图片数量并不能被所设置的batch_size整除,造成最后一个batch的图片数量与batch_size不相等。
  • 问题二:AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'

    • 解决:将/lib/roi_data_layer/roibatchLoader.py中第52行的target_ratio = 1改为target_ratio = np.array(1)
  • 问题三:AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'index'

    • 解决: 将torch的版本改为0.4.0…所以昨天的错误到时出在哪个依赖上了???