其实还有一个train.zip没刷出来

数据集里是4个文件的

原来更新到2.1啦，cool~

32g主机单独列出，太好了，现在是16g一机难求了，哈哈。0.5算力卡~~

不会啊，一登陆就进去了

感觉大佬肯定是抢32G的啦

现在有16g的了，现在我正用分割网络处理数据集，不用32g的

毕竟16g的是.5算力卡~~

但要想效果好，还得大batch size是王道啊

哈哈哈，我也是用16G的，NLP的任务显存占用才9G多，还行还行

batchsize影响的主要是时间吧……

有人专门研究过cv里batchsize的影响

而且biggan里的trick之一就是大batchsize，那个big就有batchsize的big

还有用syncbatchnorm代替普通batchnormal涨点的技术

当然得多gpu才用得上

我看到的资料，一般的论调还是大batchsize精度更高，包括各种cv上下游任务

这个好像不一定的，以前有遇过目标检测精度没法对齐，说是大卡和小卡的区别，最后还是batchsize的问题

影响蛮大的，好像越大越好

正解，经验告诉我就是这样的。

看看关了重新进一下，或者等一下，有时候我也会刷不出来，数据集比较大的时候