溢出原因 近期一直被溢出问题困扰,明明之前在熟悉paddledetection过程时的训练非常正常,可是换成自己的数据集就总是溢出,在调整过 训练圈数,batch-size数(为最小:1),以及大家所说的将schedulers中的milestones数值改小皆无法奏效,如果还没有踩过坑的这些参数可以再试着调整调整,至少在本人的数据集中是不奏效的。 究...
"train_batch_size":5,# 训练时每次喂入批次大小 "learning_strategy": {# 优化时相关参数配置 "lr":0.001# 学习率 } } """参数初始化 """ src_path = train_parameters['src_path'] target_path = train_parameters['target_path'] train_list_path = train_parameters['train_list_path'] eval_li...
trainer = hub.Trainer(model, optimizer, checkpoint_dir='test_ernie_text_cls', use_gpu=True) trainer.train(train_dataset, epochs=3, batch_size=32, eval_dataset=dev_dataset, save_interval=1) [2021-01-14 18:06:45,223] [ WARNING] - PaddleHub model checkpoint not found, start from scratc...
探索paddle的显存占用机制——单、多卡的不同batchsize 简单探索下paddle的显存占用机制,如有错误,还请指正! 根据探索paddle显存分配与占用的实验结果,可以得知,gpu显存是由多个部分组成的,而当batchsize增加时,只增加相应部分的显存,并非所有部分的显存都对应增加,为了清楚地展示出这种关系,本项目对单卡、多卡下不同...
tmp=fluid.layers.conv2d(input=input,filter_size=filter_size,num_filters=ch_out,stride=stride,padding=padding,bias_attr=bias_attr) return fluid.layers.batch_norm(input=tmp,act=act) def shortcut(input,ch_in,ch_out,stride): if ch_in!=ch_out: ...
batch_size:每次训练的时候,给模型输入的每批数据大小为32,模型训练时能够并行处理批数据,因此batch_size越大,训练的效率越高,但是同时带来了内存的负荷,过大的batch_size可能导致内存不足而无法训练,因此选择一个合适的batch_size是很重要的一步; log_interval:每隔10 step打印一次训练日志; eval_interval:每隔50...
dataset.set_batch_size(batch_size) dataset.set_pipe_command("python pairwise_file_reader.py") filelist = ["train_raw/%s"% xforxinos.listdir("train_raw")]# 4. Fleet提供了split_files()的接口,输入值是一个稳定的目录List,随后该函数会根据节点自身的编号拿到相应的数据文件列表# 如果是本地训练...
过大的 batch_size 可能导致内存不足而无法训练,因此选择一个合适的 batch_size 是很重要的一步;log_interval:每隔 10 step 打印一次训练日志;eval_interval:每隔 50 step 在验证集上进行一次性能评估;checkpoint_dir:将训练的参数和数据保存到 cv_Fine-tune_turtorial_demo 目录中;strategy:使用 DefaultFine-tune...
传给它参数需要是一个callable对象,需要实现对组建的batch的处理逻辑,并返回每个batch的数据。在这里传入的是prepare_input函数,对产生的数据进行pad操作,并返回实际长度等。# Reads data and generates mini-batches. def create_dataloader(dataset, trans_function=None, mode='train', batch_size=1, pad_token_...
我在16G的V100机器上,bs=20第一个batch的时候就挂了。调成bs=10后,能够正常训练完。 我的问题是每训练一个fold(for loop中),GPU内存都要增大几百M大概。 可能需要你观察下内存, 一般我们会让batch_size 尽可能大。 如果bs=10的话,应该每次训练GPU内存还是会增,但是还不到OOV的程度。