Efficient-AI-Backbones
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huawei-noah
关于ViG单卡训练
把训练命令里改成--nproc_per_node=1，学习率调低8倍就行了：
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 train.py /path/to/imagenet/ --model pvig_s_224_gelu --sched cosine --epochs 300 --opt adamw -j 8 --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --cutmix 1.0 --model-ema --model-ema-decay 0.99996 --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --color-jitter 0.4 --warmup-epochs 20 --opt-eps 1e-8 --repeated-aug --remode pixel --reprob 0.25 --amp --lr 2.5e-4 --weight-decay .05 --drop 0 --drop-path .1 -b 128 --output /path/to/save/models/
把训练命令里改成
--nproc_per_node=1，学习率调低8倍就行了：python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 train.py /path/to/imagenet/ --model pvig_s_224_gelu --sched cosine --epochs 300 --opt adamw -j 8 --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --cutmix 1.0 --model-ema --model-ema-decay 0.99996 --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --color-jitter 0.4 --warmup-epochs 20 --opt-eps 1e-8 --repeated-aug --remode pixel --reprob 0.25 --amp --lr 2.5e-4 --weight-decay .05 --drop 0 --drop-path .1 -b 128 --output /path/to/save/models/
十分高兴收到您的解答，还有一个问题，我用自己的数据集进行训练，图片格式是.png，我把图片格式转换成.jpge格式，但是出现以下错误，是不是输入图片格式的问题呢？
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 809, in
不是图片格式问题，png和jpeg都支持。看看是不是文件夹不对，文件夹下应该是每一类图片一个子文件夹
感谢您的回答，数据集问题已经解决了，如果要处理.json文件，ViG能不能直接处理呢?
我想用单卡3090重新训练imagenet需要注意哪些呢？按上面的配置训vig_ti_224网络，100epoch后acc一直30%左右，而且越训精度基本不怎么升了; 而作者您提供的模型可以达到74.5%，差异很大，可能是什么原因呢？
我想用单卡3090重新训练imagenet需要注意哪些呢？按上面的配置训vig_ti_224网络，100epoch后acc一直30%左右，而且越训精度基本不怎么升了; 而作者您提供的模型可以达到74.5%，差异很大，可能是什么原因呢？
你好 请问您训练了多久呀 想知道一下训练大概要多久，请问最后您的正确率上去了吗 @yankwi
