Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
Несопоставленное преобразование изображений с помощью цикло-совместимых соперничающих сетей
Проверьте файл requirements.txt
Он автоматически скачивает данные в data.py.
python3 train.py
Сети типа GAN особенно сложны, так как они часто используют несколько оптимизаторов. Кроме того, сети GAN требуют большого количества памяти графического процессора и обычно чувствительны к размеру мини-пакета.
Чтобы ускорить обучение, мы используем новую библиотеку распределённого обучения KungFu. KungFu легко установить и запустить (в отличие от сегодняшней библиотеки Horovod, которая зависит от OpenMPI). Вы можете установить её несколькими командами, следуя инструкциям. KungFu также очень быстрая и масштабируемая, что делает её привлекательной опцией для сетей GAN.
Далее мы будем предполагать, что вы добавили kungfu-run в переменную окружения $PATH.
(i) Чтобы запустить на машине с четырьмя видеокартами:
kungfu-run -np 4 python3 train.py --parallel --kf-optimizer=sma
```По умолчанию оптимизатор KungFu — это `sma`, который реализует синхронное среднее модели. Оптимизатор `sma` развязывает размер мини-пакета и количество видеокарт, делая его гиперпараметром-стойким при масштабировании. Вы также можете использовать другие оптимизаторы KungFu: `sync-sgd` (что эквивалентно DistributedOptimizer в Horovod) и `async-sgd`, если вы обучаете свою модель на кластере с ограниченной пропускной способностью и замедленными узлами.(ii) Чтобы запустить на двух машинах (которые имеют сетевой адаптер `eth0` с IP-адресами `192.168.0.1` и `192.168.0.2`):
```bash
kungfu-run -np 8 -H 192.168.0.1:4,192.168.0.1:4 -nic eth0 python3 train.py --parallel --kf-optimizer=sma
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Комментарии ( 0 )