CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' MXNET_CUDNN_LIB_CHECKING=0 MXNET_USE_FUSION=0 MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT=0 python -u train.py --network r100 --dataset emore --ckpt 2 --per-batch-size 40
备注:可以适当调整per-batch-size大小,当loss越来越小,准备度越来越高,代表训练正常进行。
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zhangbei59 ©著作权
CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' MXNET_CUDNN_LIB_CHECKING=0 MXNET_USE_FUSION=0 MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT=0 python -u train.py --network r100 --dataset emore --ckpt 2 --per-batch-size 40
备注:可以适当调整per-batch-size大小,当loss越来越小,准备度越来越高,代表训练正常进行。
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对于每一个通道都引入一个缩放因子,然后和通道的输出相乘。接着联合训练网络权重和这些缩放因子,最后将小缩放
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