但问题是，尽管所有的主 GPU 都可以轻松地将这些批处理放入对应的 VRAM 中，但主 GPU 必须分配额外的空间来容纳 32 个批处理大小，以用于其他卡的输出。 对于这种不均衡的 GPU 使用率，有两种解决方案： 在训练期间继续在前向推导内使用 nn.DataParallel 计算损耗。在这种情况下。za 不会将密集的预测掩码返回给...
但是,该实例配备了惊人的 248Gb 的 RAM。这足够将整个 ImageNet 数据集存入内存了!你可以通过以下方法达到这一目标: classRAMDataset(Dataset):def__init__(image_fnames, targets):self.targets = targetsself.images = []forfnameintqdm(imag...
在 CPU 和 GPU 之间来回切换,访问 GPU 张量的值可以完成任务,但是性能会很差。 不久前,我实现了一个自定义的cosine embedding损失函数,用于实例分割,该函数来自论文“Segmenting and tracking cell instances with cosine embeddings and recurrent hourglass networks”。它的文本形式相当简单,但是实现起来有点复杂。 ...
建议1:如果可能的话,将数据的全部或部分移至 RAM。 如果你的内存中有足够多的 RAM 来加载和保存你的训练数据,这是从管道中排除最慢的数据检索步骤最简单的方法。 这个建议可能对云实例特别有用,比如亚马逊的 p3.8xlarge。该实例有 EBS 磁盘,它的性能在默认设置下非常受限。但是,该实例配备了惊人的 248Gb 的 ...
建议1:如果可能的话,将数据的全部或部分移至 RAM。 如果你的内存中有足够多的 RAM 来加载和保存你的训练数据,这是从管道中排除最慢的数据检索步骤最简单的方法。 这个建议可能对云实例特别有用,比如亚马逊的 p3.8xlarge。该实例有 EBS 磁盘,它的性能在默认设置下非常受限。但是,该实例配备了惊人的 248Gb 的...
建议1:如果可能的话,将数据的全部或部分移至 RAM。 如果你的内存中有足够多的 RAM 来加载和保存你的训练数据,这是从管道中排除最慢的数据检索步骤最简单的方法。 这个建议可能对云实例特别有用,比如亚马逊的 p3.8xlarge。该实例有 EBS 磁盘,它的性能在默认设置下非常受限。但是,该实例配备了惊人的 248Gb 的...
本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive ...
建议1: 如果可能的话,将所有或部分数据移动到 RAM。如果你有足够的内存来加载和保存你所有的训练数据,这是从pipeline中消除最慢的数据读取步骤的最简单的方法。 这个建议对于云实例特别有用,比如 Amazon 的 p3.8 xlarge。 此实例有 EBS 磁盘,其默认设置的性能非常有限。 然而,这个实例配备了惊人的248Gb 内存。
注意:所有训练和推理实验均在具有 10GB RTX 3080 GPU、第 10 代 i7 CPU 和 32 GB RAM 的机器上进行。 train.py是我们将用来启动训练的驱动脚本。 在开始训练之前,让我们先来看看训练脚本支持的参数解析器。 --epoches:我们想要训练模型的时期数。 --lr:优化器的学习率,默认为0.0001。 --batch:数据加载器...
If you have low GPU RAM available, make sure to add a pipe.enable_attention_slicing() after sending it to cuda for less VRAM usage (to the cost of speed) Uses Direct Use The model is intended for research purposes only. Possible research areas and tasks include Safe deployment of models...