training procedure check:下载detr3d提供的fcos3d pretrained weights,然后bash tools/dist_train.sh projects/configs/detr3d/detr3d_res101_gridmask.py 4,将结果和github给的log做对比。 waymo eval check:bash tools/dist_test.sh configs/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_sbn_2x16_2x_waymoD5-3d-car.py ...
/tools/all: 杂七杂八文件,包括:训练+测试(仅是入口,实际操作在apis之内),数据转换、计算MAC、转换模型ONNX... /tools/train.py: 单机单卡 /tools/dist_train.py: 单机单多卡,使用distribution /tools/slurm_train.py: 多机多卡 大致流程: 准备数据集,在mmdet/datasets 准备模型,在mmdet/models, loss函数在...
/tools/all: 杂七杂八文件,包括:训练+测试(仅是入口,实际操作在apis之内),数据转换、计算MAC、转换模型ONNX... /tools/train.py: 单机单卡 /tools/dist_train.py: 单机单多卡,使用distribution /tools/slurm_train.py: 多机多卡 大致流程: 准备数据集,在mmdet/datasets 准备模型,在mmdet/models, loss函数在...
如果你使用 dist_train.sh 来启动训练任务,你可以使用命令来设置端口。 AI检测代码解析 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 PORT=29500 ./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} 4 CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 PORT=29501 ./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} 4 1. 2. 测试 单GPU测试 AI检测代码解析 ...
找出参数 只需要在你正常的分布式命令前加入TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL即可: TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL bash tools/dist_train.sh config/xxx.py 1 1. 运行后的得到具体没有梯度的参数: 注释掉这些网络结构即可~
上一篇我们介绍了./tools/train.py的代码,这个文件是我们运行mmdet最开始的地方,他包含了一些训练前的准备工作,比如实例化模型和数据集等等,./tools/train.py运行到最后进入到了train_detector这个函数,这个…
在train.py 执行 from mmdet.core import DistEvalHook, EvalHook 时, 会调用并执行 mmdet/core/__init__.py 中的 from .anchor import *, 进而会调用并执行 mmdet/core/anchor/__init__.py 中的 from .anchor_generator import (AnchorGenerator, LegacyAnchorGenerator, YOLOAnchorGenerator), 从而完成 Anch...
在train.py 执行 from mmdet.core import DistEvalHook, EvalHook 时, 会调用并执行 mmdet/core/__init__.py 中的 from .anchor import *, 进而会调用并执行 mmdet/core/anchor/__init__.py 中的 from .anchor_generator import (AnchorGenerator, LegacyAnchorGenerator, YOLOAnchorGenerator), 从而完成 Anch...
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): # 将数据转移到GPU上 data, target = data.to(device), target.to(device) # 将梯度归零 optimizer.zero_grad() # 前向传播 output = model(data) # 计算损失 loss = criterion(output, target) ...
GPUS_PER_NODE=8 ./tools/dist_train.sh \<config path>\ 8 To train/eval a model with the swin transformer backbone, you need to download the backbone from theoffical repofrist and specify argumentcheckpointlikeour config. GPUS_PER_NODE=8 tools/dist_test.sh \<config path>\<checkpoint path...