3.5.41Max num workers for DataLoader 该选项指定读取数据进行学习时使用的CPU进程数。每次增加此数字时,都会启用子进程并提高数据加载速度,但增加太多实际上可能会变得低效。 请注意,无论您指定多大的数量,都不会超过正在使用的CPU的并发执行线程数。 默认为0,表示数据只能由主CPU进程读取。 3.5.42WANDBAPIKeyWAN...
全部设置好之后,往下拉,点击Print training command按钮来查看打印出来的命令: 这时候终端可以看见那个打印出来的命令(见下图最下面的一句话accelerate launch --num_cpu...): 回到ui界面,点击start training按钮就会开始训练模型了: 如果点击开始训练的按钮后,出现下面的报错信息: 报错提示找不到libcudart.so,和libcuda...
经实测:batchsize=6时显存占用为11.8G,对于192张图片,CPU单核线程数=8,总的训练时常大约为30分钟。 训练过的模型会以safatensors格式保存在之前设置的模型保存路径下。 6. 使用训练过的LoRA模型 6.1 拷贝训练过的lora模型 当训练并测试完LoRA之后,就可以与基座大模型结合在一起进行特定风格的使用了。在使用之前...
is_main_process)File "E:\SD-kohyass\LoRA_AllInOnev2\kohya_ss\library\train_util.py", line 812, in cache_latentslatents = vae.encode(img_tensors).latent_dist.sample().to("cpu")File "E:\SD-kohyass\LoRA_AllInOne
Please launch the script as follows: accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 tools/cache_latents.py ... This script should work with multi-GPU, but it is not tested in my environment. tools/cache_text_encoder_outputs.py is added. This script can be used to cache the text en...
Please launch the script as follows: accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 tools/cache_latents.py ... This script should work with multi-GPU, but it is not tested in my environment. tools/cache_text_encoder_outputs.py is added. This script can be used to cache the text en...
コアあたりのCPUスレッド数 vCPUあたりのスレッド数。 ビジネス要件に基づいてパラメーターを設定します。 学習率 学習率。 デフォルト値: 0.0001 LRスケジューラ 学習率スケジューラ。 ビジネス要件に基づいてパラメーターを設定します。 LRウォームアップ (% のステッ...
3.Do you want to run your training on CPU only(你只使用GPU训练吗) (even if a GPU / Apple Silicon device is available)? [yes/NO]:no 4.Do you wish to optimize your script with torch dynamo?[yes/NO]:no 5.Do you want to use DeepSpeed? [yes/NO]: no ...
RuntimeError: "slow_conv2d_cpu" not implemented for 'Half'CalledProcessError: Command '['C:\\Program Files\\kohya_ss\\venv\\Scripts\\python.exe', 'train_network.py','--enable_bucket','--pretrained_model_name_or_path=C:/Users/Administrator/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/...
Number of CPU threads per core:训练期间每个CPU核心的线程数。基本上,数字越高,效率越高,但有必要根据规格调整设置。 epoch:训练周期,假设想通过10次阅读50张图片来学习。在这种情况下,1个周期是50x10=500个训练。如果是2个周期,这将重复两次,因此它将是500x2=1000次学习。对于LoRA来说,2-3个时期的学习就...