3.4.10Number of CPU threads per core每个核心的 CPU 线程数 训练期间每个 CPU核心的线程数。基本上,数字越高,效率越高,但您需要根据您的硬件配置调整设置。 默认值为 2。 3.4.11 Seed 在训练过程中,存在许多随机过程,例如“图像应该以什么顺序加载”和“训练图像应该添加多少噪声(详细信息省略)”。 Seed就像...
对训练日志的一些解释: 训练集的图片数量为192张,步数这里设置为100,即每张图片重复训练100次。所以总的训练步数为19200。由于设定的batch size为6,故推出总的优化步数为19200/6=3200。 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safaten...
然后Image folder选择你captioning处理好的图片,Output folder选择你即将生成的LoRA的储存地方,在Model output name填写你的LoRA的名字,然后点击Start training 按钮开始训练LoRA。 注意:放图片的文件夹用100_abc这样的名字来命名,100代表训练100次,如果你要训练500次,就改成500_abc,那个500下划线后面的abc是你自己取的...
in cache_latentsdataset.cache_latents(vae, vae_batch_size, cache_to_disk, 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_Al...
"num_cpu_threads_per_process": 2, "cache_latents": true, "caption_extension": "", "enable_bucket": true, "gradient_checkpointing": false, "full_fp16": false, "no_token_padding": false, "stop_text_encoder_training": 0, "use_8bit_adam": true, ...
配置训练参数: kohya_ss提供了很多可以调节的参数,比如batchsize,learning rate, optimizer等等。可以根据自己实际情况进行配置。 参数说明: train_batch_size:训练批处理大小,指定同时训练图像的数量,默认值1,数值越大,训练时间越短,消耗内存越多。 Number of CPU threads per core:训练期间每个CPU核心的线程数。基...
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/...
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.pyis added. This script can be used to cache the text encode...
use_cpu: false Copy link Author EKI-INDRADIcommentedApr 2, 2023• edited No distributed training << NO ISSUE using multi gpu <<< ISSUE PLEASE UPDATE FIX # reference : # https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/247 # https://huggingface.co/docs/accelerate/v0.14.0/en/basic_tutorial...
multi-CPU multi-GPU TPU 多张显卡就根据情况选择,没有就按下回车 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 ...