Alan D Chen

Thanks a lot for your help! @WongKinYiu

The more detailed your answer, the better. Thanks a lot. (I am a new student for CV and DL）Any help is appreciated!

LOOK at Table 8: Detection results (%) on MS COCO test-dev set. Bold fonts indicate the best performance.

您好，请问您在模型训练的时候（efficientdet-d2为例），大概用了多长时间？我这边是两个特斯拉V100 的GPU，使用efficientdet-d2模型作为预训练，head_only False，竟然需要240多个小时，但是查看服务器的GPU利用率却很低。这是怎么回事呢？

您好，请问您在模型训练的时候（efficientdet-d2为例），大概用了多长时间？我这边是两个特斯拉V100 的GPU，使用efficientdet-d2模型作为预训练，head_only False，竟然需要240多个小时，但是查看服务器的GPU利用率却很低。这是怎么回事呢？ @zylo117

好的，谢谢。/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch/efficientdet/loss.py 中我并没修改之前的regression_losses代码，但是我增加了新的regression loss function： ``` diou = torch.stack([diou, diou]).mean(dim=0).cuda() GIoU = torch.stack([(1-GIoU), (1-GIoU)]).mean(dim=0).cuda() return torch.stack(classification_losses).mean(dim=0, keepdim=True), \ torch.stack(regression_losses).mean(dim=0, keepdim=True) * 50, 0.5*diou, 0.5*GIoU ``` 问题症结似乎在return，只要是在return 中加入了0.5*diou, 0.5*GIoU，在使用多个GPU时就会出现以上的报错，但是取消0.5*diou, 0.5*GIoU，在多个或者单个GPU上都可以顺利的运行。 当然，我还修改了positive_indices 的获得方式，是增加了positive_indices其中1...

报错是在：/Users/amc/Documents/pycode/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch/train.py中的lines 250 ` cls_loss, reg_loss, cdiou_loss, giou_loss = model(imgs, annot, obj_list=params.obj_list)` 这一行报错了。 `[Error] Traceback (most recent call last): File "train.py", line 250, in train cls_loss, reg_loss, cdiou_loss, giou_loss = model(imgs,...

不知道我有没有解释清楚，热烈期盼您的回复。🥺🥺

> > > 我使用下面的步骤编译成功，显示出隶书了。 > > > > > > 1. 安装【隶书】字体，而不是【华文隶书】字体。华文隶书与隶书字体看起来有些不一样。 > > > 2. 修改 /usr/local/texlive/2020/texmf-dist/tex/latex/ctex/fontset/ctex-fontset-fandol.def > > > > > > > > > * 在\setCJKfamilyfont {...

> > > > 我使用下面的步骤编译成功，显示出隶书了。 > > > > > > > > 1. 安装【隶书】字体，而不是【华文隶书】字体。华文隶书与隶书字体看起来有些不一样。 > > > > 2. 修改 /usr/local/texlive/2020/texmf-dist/tex/latex/ctex/fontset/ctex-fontset-fandol.def > > > > > > > >...