Comments (5)
您好,我发现你的gpu型号是a4000,我没有在这种型号的卡上配置过环境。不过我曾经尝试在3090上配置,需要注意的是由于有些新型号卡只支持cuda11的环境,而torch和cuda的版本也需要匹配上,所以我当时是用了更高版本的torch以及cuda11,这方面你可以检查下。我近期比较忙可能没办法帮你详细check,之后有时间的时候可以再详细帮你看看,如果还没有解决的话。
from sigma.
您好,我发现你的gpu型号是a4000,我没有在这种型号的卡上配置过环境。不过我曾经尝试在3090上配置,需要注意的是由于有些新型号卡只支持cuda11的环境,而torch和cuda的版本也需要匹配上,所以我当时是用了更高版本的torch以及cuda11,这方面你可以检查下。我近期比较忙可能没办法帮你详细check,之后有时间的时候可以再详细帮你看看,如果还没有解决的话。
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge
您好,我用如上述命令重新安装了torch,出现的版本不匹配问题已解决,当前代码可运行。
我使用代码原本的参数设置,
包括
IMS_PER_BATCH: 4
MAX_ITER: 100000
MATCHING_CFG: 'o2o'
_C.DATALOADER.NUM_WORKERS = 4
等
我的显卡总显存为16117MiB,运行时所用显存为12659MiB,代码运行预估需要3天,请问这个时间是否正常,我如何设置参数才能减少运行时间?
日志信息如下:
log.txt
from sigma.
您好,我发现你的gpu型号是a4000,我没有在这种型号的卡上配置过环境。不过我曾经尝试在3090上配置,需要注意的是由于有些新型号卡只支持cuda11的环境,而torch和cuda的版本也需要匹配上,所以我当时是用了更高版本的torch以及cuda11,这方面你可以检查下。我近期比较忙可能没办法帮你详细check,之后有时间的时候可以再详细帮你看看,如果还没有解决的话。
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge 您好,我用如上述命令重新安装了torch,出现的版本不匹配问题已解决,当前代码可运行。 我使用代码原本的参数设置, 包括 IMS_PER_BATCH: 4 MAX_ITER: 100000 MATCHING_CFG: 'o2o' _C.DATALOADER.NUM_WORKERS = 4 等 我的显卡总显存为16117MiB,运行时所用显存为12659MiB,代码运行预估需要3天,请问这个时间是否正常,我如何设置参数才能减少运行时间?
日志信息如下: log.txt
您好,适当减小训练迭代就可以:也就是减少MAX_ITER,我印象里大概只需要3w 左右的迭代就可以得到很近似的结果,我们用更长的时间训练是为了结果的稳定性。目前看来应该是可以正常运行的,而且似乎收敛速度比我们的实验更快一点,可能是高torch版本的原因。
from sigma.
您好,我发现你的gpu型号是a4000,我没有在这种型号的卡上配置过环境。不过我曾经尝试在3090上配置,需要注意的是由于有些新型号卡只支持cuda11的环境,而torch和cuda的版本也需要匹配上,所以我当时是用了更高版本的torch以及cuda11,这方面你可以检查下。我近期比较忙可能没办法帮你详细check,之后有时间的时候可以再详细帮你看看,如果还没有解决的话。
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge 您好,我用如上述命令重新安装了torch,出现的版本不匹配问题已解决,当前代码可运行。 我使用代码原本的参数设置, 包括 IMS_PER_BATCH: 4 MAX_ITER: 100000 MATCHING_CFG: 'o2o' _C.DATALOADER.NUM_WORKERS = 4 等 我的显卡总显存为16117MiB,运行时所用显存为12659MiB,代码运行预估需要3天,请问这个时间是否正常,我如何设置参数才能减少运行时间?
日志信息如下: log.txt您好,适当减小训练迭代就可以:也就是减少MAX_ITER,我印象里大概只需要3w 左右的迭代就可以得到很近似的结果,我们用更长的时间训练是为了结果的稳定性。目前看来应该是可以正常运行的,而且似乎收敛速度比我们的实验更快一点,可能是高torch版本的原因。
十分感谢您的解答!
from sigma.
不客气!如果后续有问题可以重新开启issue哈
from sigma.
Related Issues (20)
- Compare with model EPM? HOT 3
- Unknown CUDA arch (8.6) or GPU not supported?
- Random seeds are used for training HOT 16
- Some Random Thoughts HOT 2
- Question about pseudo label and category mismatch. HOT 2
- 属性错误 HOT 2
- Sim10k's ImageSets HOT 2
- Visualization HOT 5
- source-only 训练,低mAP HOT 1
- RuntimeError: Not compiled with GPU support HOT 5
- How to tune hyperparameters for custom datasets? HOT 1
- Missing annotation files for Pascal Voc based settings HOT 3
- Question about VOC2Watercolor & Comic HOT 4
- yaml文件问题 HOT 3
- About iterative_test, I have test the traning procedure with iteration%100=0 and after 60000 start iteration%100=0 validation. Strange tihing that without iterative val the loss is different, whereas if with iterative val the loss is same. HOT 4
- T-SNE可视化 HOT 1
- source only
- 准确率和召回率的计算有接口吗 HOT 1
- A problem when running ‘python setup.py build develop’. HOT 2
- VOC HOT 2
Recommend Projects
-
React
A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.
-
Vue.js
🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.
-
Typescript
TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
-
TensorFlow
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
-
Django
The Web framework for perfectionists with deadlines.
-
Laravel
A PHP framework for web artisans
-
D3
Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉
-
Recommend Topics
-
javascript
JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.
-
web
Some thing interesting about web. New door for the world.
-
server
A server is a program made to process requests and deliver data to clients.
-
Machine learning
Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.
-
Visualization
Some thing interesting about visualization, use data art
-
Game
Some thing interesting about game, make everyone happy.
Recommend Org
-
Facebook
We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.
-
Microsoft
Open source projects and samples from Microsoft.
-
Google
Google ❤️ Open Source for everyone.
-
Alibaba
Alibaba Open Source for everyone
-
D3
Data-Driven Documents codes.
-
Tencent
China tencent open source team.
from sigma.