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mediapipe:モデル学習 [2023/09/18 14:10] – [tensorlow on gpu] baba | mediapipe:モデル学習 [2023/09/30 22:29] – [Multiple GPU] baba | ||
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行 44: | 行 44: | ||
- | ====== | + | ====== |
物体検出の学習は以下のページがメインリソース | 物体検出の学習は以下のページがメインリソース | ||
* https:// | * https:// | ||
- | colaoを利用しない場合はその部分は削除してOK.あとはウェブサイトに示されている手順どおり.うまくいくとモデルが完成するので,出来上がったモデルを試すページは以下 | + | ===== Multiple GPU ===== |
+ | GPUを利用刷る場合、上記で設定がうまく行っていればそのままGPUで学習が始まる。一方で複数GPUを持っている場合は、別途オプションを設定する必要がある。 | ||
+ | https:// | ||
+ | https:// | ||
+ | * num_gpus: 4 | ||
+ | 等と設定することで、複数gpuを学習に利用できる。ただし、実際にこのオプションを設定して実行すると distribution_strageryが' | ||
+ | * num_gpus: | ||
+ | * distribution_strategy=' | ||
+ | でOK.例えばこんな感じ | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | < | ||
+ | hparams = object_detector.HParams( | ||
+ | export_dir=' | ||
+ | epochs=120, | ||
+ | num_gpus=4, | ||
+ | distribution_strategy=' | ||
+ | ) | ||
+ | </ | ||
+ | </ | ||
+ | ====== 実行 ====== | ||
+ | うまくいくとモデルが完成するので,出来上がったモデルを試すページは以下 | ||
* https:// | * https:// | ||