Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
Пожалуйста, выполните команды в корневой директории BasicSR
.
Общие шаги обучения и тестирования следующие:
options
. Дополнительная информация по настройке доступна в разделе Config
PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \\
python basicsr/train.py -opt options/train/SRResNet_SRGAN/train_MSRResNet_x4.yml
```### Распределённое обучение
**На 8 GPU**
```bash
PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \\
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4321 basicsr/train.py -opt options/train/EDVR/train_EDVR_M_x4_SR_REDS_woTSA.yml --launcher pytorch
или
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \\
./scripts/dist_train.sh 8 options/train/EDVR/train_EDVR_M_x4_SR_REDS_woTSA.yml
На 4 GPU
PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \\
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port=4321 basicsr/train.py -opt options/train/EDVR/train_EDVR_M_x4_SR_REDS_woTSA.yml --launcher pytorch
или
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \\
./scripts/dist_train.sh 4 options/train/EDVR/train_EDVR_M_x4_SR_REDS_woTSA.yml
На 1 GPU
PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
GLOG_vmodule=MemcachedClient=-1 \\
srun -p [partition] --mpi=pmi2 --job-name=MSRResNetx4 --gres=gpu:1 --ntasks=1 --ntasks-per-node=1 --cpus-per-task=6 --kill-on-bad-exit=1 \\
python -u basicsr/train.py -opt options/train/SRResNet_SRGAN/train_MSRResNet_x4.yml --launcher="slurm"
На 4 GPU
PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
GLOG_vmodule=MemcachedClient=-1 \\
srun -p [partition] --mpi=pmi2 --job-name=EDVRMwoTSA --gres=gpu:4 --ntasks=4 --ntasks-per-node=4 --cpus-per-task=4 --kill-on-bad-exit=1 \\
python -u basicsr/train.py -opt options/train/EDVR/train_EDVR_M_x4_SR_REDS_woTSA.yml --launcher="slurm"
На 8 GPU
PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
GLOG_vmodule=MemcachedClient=-1 \\
srun -p [partition] --mpi=pmi2 --job-name=EDVRMwoTSA --gres=gpu:8 --ntasks=8 --ntasks-per-node=8 --cpus-per-task=6 --kill-on-bad-exit=1 \\
python -u basicsr/train.py -opt options/train/EDVR/train_EDVR_M_x4_SR_REDS_woTSA.yml --launcher="slurm"
PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \\
python basicsr/test.py -opt options/test/SRResNet_SRGAN/test_MSRResNet_x4.yml
```### Распределённое тестирование
**8 видеокарт (GPU)**
> PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \\
> python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4321 basicsr/test.py -opt options/test/EDVR/test_EDVR_M_x4_SR_REDS.yml --launcher pytorch
или
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \\
> ./scripts/dist_test.sh 8 options/test/EDVR/test_EDVR_M_x4_SR_REDS.yml
**4 видеокарты (GPU)**
> PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \\
> python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port=4321 basicsr/test.py -opt options/test/EDVR/test_EDVR_M_x4_SR_REDS.yml --launcher pytorch
или
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \\
> ./scripts/dist_test.sh 4 options/test/EDVR/test_EDVR_M_x4_SR_REDS.yml
### Тестирование с использованием Slurm
[Обзор Slurm](https://slurm.schedmd.com/quickstart.html)
**1 видеокарта (GPU)**
> PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
> GLOG_vmodule=MemcachedClient=-1 \\
> srun -p [partition] --mpi=pmi2 --job-name=test --gres=gpu:1 --ntasks=1 --ntasks-per-node=1 --cpus-per-task=6 --kill-on-bad-exit=1 \\
> python -u basicsr/test.py -opt options/test/SRResNet_SRGAN/test_MSRResNet_x4.yml --launcher="slurm"
**4 видеокарты (GPU)**
> PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
> GLOG_vmodule=MemcachedClient=-1 \\
> srun -p [partition] --mpi=pmi2 --job-name=test --gres=gpu:4 --ntasks=4 --ntasks-per-node=4 --cpus-per-task=4 --kill-on-bad-exit=1 \\
> python -u basicsr/test.py -opt options/test/EDVR/test_EDVR_M_x4_SR_REDS.yml --launcher="slurm"
**8 видеокарт (GPU)**
> PYTHONPATH="./:${PYTHONPATH}" \\
> GLOG_vmodule=MemcachedClient=-1 \\
> srun -p [partition] --mpi=pmi2 --job-name=test --gres=gpu:8 --ntasks=8 --ntasks-per-node=8 --cpus-per-task=6 --kill-on-bad-exit=1 \\
> python -u basicsr/test.py -opt options/test/EDVR/test_EDVR_M_x4_SR_REDS.yml --launcher="slurm"
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.
Опубликовать ( 0 )