目前调模型都是设定batch_size = 1,2,3。
只是简单的图片分类，标准的224尺寸。大家都用什么网络？我只能用到resnet50,一用101就内存溢出，152都不敢想了。是我代码效率有问题么？
如果为了用复杂的模型训练，batch_size降到4以下甚至1，除了效率以外有没有什么其他不好的影响？
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这位大佬有好多学生给他跑吧，哈哈
大佬，模型最多跑过多长时间
分类还是目标检测的backbone
那你pc也是内存足够大。系统足够稳定。AI识虫我跑了两天结果浏览器崩溃了。。。
分类还是检测？
之前我跑一个gan，开着机跑了七八天
152层
估计还是我的模型或程序写的有问题。你跑过最复杂的模型是什么，resnet最大跑过多少层的？
大部分模型用算力卡都能跑
yolov3的模型，保存一个要200多M，这个图片分类的模型保存也就90多M，为什么会内存溢出呢？求教大佬。