硬件设备在处理大规模矩阵运算时效率更高。但是,更大的 batchsize 会导致显存占用 增加,超出硬件所能承受的范围便会出现 COOM (Cuda out of memory) 2. 较小的 batch size 也可能导致训练过程中的梯度估计不稳定, 使用小 batchsize 的时候应 当相应缩小学习率,降低 Loss:NaN 或 Loss:0.99/1 的概率。越大的...
Bert-VITS2V2.0.2数据集切分 深度学习训练过程中,计算机会把训练数据读入显卡的缓存中,但如果训练集数据过大,会导致内存溢出问题,也就是常说的“爆显存”现象。 将数据集分成多个部分,每次只载入一个部分的数据进行训练。这种方法可以减少内存使用,同时也可以实现并行处理,提高训练效率。 虽然38秒的原始数据并不大,...
1.1、下载代码与模型 代码:git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git, 模型:底模、日语bert、中文bert。(这三个模型链接在Bert-VITS2的release处有写,下载完成后放入指定的文件夹中,具体位置请参考视频,坑1:不要点击下载全部,要一个一个下载,否则可能出现下载完解压后模型无法加载的情况) 1.2、...
Bert-VITS2V2.0.2数据集切分 深度学习训练过程中,计算机会把训练数据读入显卡的缓存中,但如果训练集数据过大,会导致内存溢出问题,也就是常说的“爆显存”现象。 将数据集分成多个部分,每次只载入一个部分的数据进行训练。这种方法可以减少内存使用,同时也可以实现并行处理,提高训练效率。 虽然38秒的原始数据并不大,...
Bert-VITS2 V2.0.2基于现有数据集 目前Bert-VITS2 V2.0.2大体上有两种训练方式，第一种是基于...
Bert-VITS2 V2.0.2配置模型 首先克隆项目: gitclonehttps://github.com/v3ucn/Bert-VITS2_V202_Train.git 随后下载新版的bert模型: 链接:https://pan.baidu.com/s/11vLNEVDeP_8YhYIJUjcUeg?pwd=v3uc 下载成功后,解压放入项目的bert目录,目录结构如下所示: ...
目前Bert-VITS2 V2.0.2大体上有两种训练方式,第一种是基于现有数据集,即原神各角色已经标注好的语音数据,这部分内容是公开的,但是不能商用,可以在这里下载: https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%AD%E6%96%87%20-%20Chinese/%E5%88%86%E8%A7%92%E8%89%B2%20-%20Single/%E8%A7...
4,不然会爆显存,32g环境不动. in [9] #step 2.处理上传的音频数据(数据集已标注好的情况) !python /home/aistudio/bert-vits2/genshin_process.py #记得运行下一步之前点击终止按钮 in [ ] #step 4.产生转写音标文本 #正常情况下,会打印进度条 !python /home/aistudio/bert-vits2/preprocess_text.py...
git clone https://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2 随后安装项目的依赖: cd Bert-VITS2 pip3 install -r requirements.txt 接着下载bert模型放入到项目的bert目录。 bert模型下载地址: 中:https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large ...
目前Bert-VITS2 V2.0.2大体上有两种训练方式,第一种是基于现有数据集,即原神各角色已经标注好的语音数据,这部分内容是公开的,但是不能商用,可以在这里下载: https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%AD%E6%96%87%20-%20Chinese/%E5%88%86%E8%A7%92%E8%89%B2%20-%20Single/%E8%A7...