songyuanmingqing

非常感谢，我使用的是nvidia v100 GPU， 上面提问时第三行有个错误，把YOLO V4写成YOLOV3了。 V4 keras版本我训练时的batchsize配置单GPU： freeze 32 unfreeze 8 ,超出时就会报错OOM。 8块GPU时 freeze 16*8 unfreeze 1*8，超过时就会报错。 这是在input_shape = (608,608)情况下， 在(416,416)情况下 unfreeze 可以配置为 16 或者 2*8 。 我在使用YOLOV3训练时，8块GPU （416,416）情况下， freeze...

我尝试了很多次。 frozen to just 3， batchsize one GPU可以设置到32， 8 GPU设置为 4X8，更大的batchsize就会报错 OOM， unfrozen后，one GPU 必须设置8 以及以下， 8GPU必须设置1X8 或者更小，。 我目前最大的问题是YOLOV3 完成一个任务的训练只需要20多个小时，因为batchsize配置的很大， YOLOV4 unfrozen后batchsize只能配置8，训练时间非常的长，40万数据1个epoch需要10个小时，通常我需要训练50个epoch， 2个月才能完成一个模型训练，