用基线的配置，为什么达不到基线的精度呢

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M Mariov2 发布于2020-11

PaddleDetection

基线的精度:83.5 VS 自己训练 73.84

用同样的配置文件，数据集是pascalvoc(Aistudio数据集上找的，因为程序里下不动)

自己训练的结果：

83.5 VS 73.84

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全部评论(38)

AIStudio810258

#2 回复于2020-11

不会数据集的问题吧，再换个数据集试试就知道了

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AIStudio810260

#3 回复于2020-11

基线是8卡的，是不是这个原因?

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AIStudio810258

#4 回复于2020-11

套件也是用的Paddle框架，开源的。

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AIStudio810258

#5 回复于2020-11

可以到pdd的代码里看看是不是有些处理、初始化或超参什么的还是没对齐

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ZengZhuoqi

#6 回复于2020-11

还是换数据集试试吧

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thinc

#7 回复于2020-11

用源数据试试吧

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七年期限

#8 回复于2020-11

应该基线配置的问题默认配置为8卡

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AIStudio810258

#9 回复于2020-11

如果了用分布式训练，用 paddle.distributed.launch 执行train脚本

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七年期限

#10 回复于2020-11

AIStudio810258 #9

如果了用分布式训练，用 paddle.distributed.launch 执行train脚本

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thinc

#11 回复于2020-11

七年期限 #8

应该基线配置的问题默认配置为8卡

多卡差别大吗？差在那里呢

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乌拉__----

#12 回复于2020-11

thinc #11

多卡差别大吗？差在那里呢

是不是差在速度和学习率？？，

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七年期限

#13 回复于2020-11

thinc #11

多卡差别大吗？差在那里呢

最主要就是速度时间除以8 但是会损失一些精度

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AIStudio810260

#14 回复于2020-11

想起来有的文档里有详细介绍训练方式，比如到多少轮学习率降到多少，到多少轮学习率是多少……

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thinc

#15 回复于2020-11

七年期限 #13

最主要就是速度时间除以8 但是会损失一些精度

是吖，既然多卡还会丢失精度，单卡训练出来的都差这么多，多卡训练出来的不得差更多了

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七年期限

#16 回复于2020-11

thinc #15

是吖，既然多卡还会丢失精度，单卡训练出来的都差这么多，多卡训练出来的不得差更多了

好像去掉一个参数会好一些但是时间就加长了

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RayAction

#17 回复于2020-11

thinc #15

是吖，既然多卡还会丢失精度，单卡训练出来的都差这么多，多卡训练出来的不得差更多了

多卡跟单卡的lr设置不一样吧，单卡除以8呀我的婊贝儿

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七年期限

#18 回复于2020-11

RayAction #17

多卡跟单卡的lr设置不一样吧，单卡除以8呀我的婊贝儿

哈哈

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thinc

#19 回复于2020-11

RayAction #17

多卡跟单卡的lr设置不一样吧，单卡除以8呀我的婊贝儿

这我知道

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七年期限

#20 回复于2020-11

thinc #19

这我知道

已经出了哈哈

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thinc

#21 回复于2020-11

七年期限 #20

已经出了哈哈

不过脚本不支持2.0rc，就很难受

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