Detectron: प्रशिक्षण से आउटपुट

accuracy_cls प्रशिक्षण में देखे गए RoI मिनी-बैच पर वर्गीकरण सटीकता है। ध्यान दें कि ये संतुलित हैं 1:3 f अयस्कग्राउंड: बैकग्राउंड डिफ़ॉल्ट रूप से, इसलिए यदि कोई नेटवर्क केवल बैकग्राउंड का अनुमान लगा रहा है तो इसकी सटीकता 75% होगी (जिसका मतलब यह नहीं है कि यह अच्छा है)।

mb_qsize डेटालोडर की आउटपुट कतार का आकार है। यह ज्यादातर समय 64 (पूर्ण) के करीब होना चाहिए। यदि यह 0 पर गिर जाता है तो GPU डेटा की प्रतीक्षा में रुक जाएगा।

mem caffe2 द्वारा उपयोग किए जाने वाले एकल GPU पर GPU मेमोरी की अधिकतम मात्रा है (ध्यान दें कि यह caffe2 क्या ट्रैक कर सकता है, उदाहरण के लिए, cudnn कैश, आदि के बाहर कुछ GPU मेमोरी उपयोग को प्रतिबिंबित नहीं करता है)।

हानियों का योग कुल हानि के बराबर नहीं है क्योंकि प्रत्येक लॉग किए गए मान को प्रदर्शित आउटपुट मानों को सुचारू करने के लिए अलग से माध्यिका फ़िल्टर किया जाता है।

वह महान है!

कोई स्पष्टीकरण, या यह सामान्य है कि यह इतनी तेजी से बढ़ता है?

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I0409 23:48:21.545917 14708 संदर्भ_gpu.cu:305] GPU 0: 3037 एमबी

I0409 23:48:21.586969 14708 संदर्भ_gpu.cu:309] कुल: 3037 एमबी

I0409 23:48:23.049207 14711 संदर्भ_gpu.cu:305] GPU 0: 3169 एमबी

I0409 23:48:23.049262 14711 संदर्भ_gpu.cu:309] कुल: 3169 एमबी

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@RafaRuiz मुझे भी वही परिणाम मिल रहे हैं ...

क्या आपको पता चला कि यह इतनी तेजी से क्यों बढ़ता है?