Lukas00990 2022-04-16 02:10 采纳率: 40.8%
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已结题

深度学习pytorch 图像分类

在学习深度学习pytorch图像分类中遇到了以下代码,说是可以用这个代码训练自己的模型。这个代码应该在哪儿运行呢
https://fastai.github.io/timmdocs/training_scripts

./distributed_train.sh 2 /imagenet/ --model efficientnet_b2 -b 128 --sched step --epochs 450 --decay-epochs 2.4 --decay-rate .97 --opt rmsproptf --opt-eps .001 -j 8 --warmup-lr 1e-6 --weight-decay 1e-5 --drop 0.3 --drop-connect 0.2 --model-ema --model-ema-decay 0.9999 --aa rand-m9-mstd0.5 --remode pixel --reprob 0.2 --amp --lr .016

EfficientNet-B2 with RandAugment - 80.4 top-1, 95.1 top-5
These params are for dual Titan RTX cards with NVIDIA Apex installed:

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  • keenanli 2022-04-16 07:39
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    在linux 机器上运行。

    1. 获取数据集
    !wget https://s3.amazonaws.com/fast-ai-imageclas/imagenette2-320.tgz
    !gunzip imagenette2-320.tgz
    !tar -xvf imagenette2-320.tar
    
    1. 运行你的代码
    python train.py /imagenette2-320 --model resnet34
    

    当你的linux机器是双显卡,并且安装了NVIDIA Apex

    
    ./distributed_train.sh 2 /imagenet/ --model efficientnet_b2 -b 128 --sched step --epochs 450 --decay-epochs 2.4 --decay-rate .97 --opt rmsproptf --opt-eps .001 -j 8 --warmup-lr 1e-6 --weight-decay 1e-5 --drop 0.3 --drop-connect 0.2 --model-ema --model-ema-decay 0.9999 --aa rand-m9-mstd0.5 --remode pixel --reprob 0.2 --amp --lr .016
    

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