为什么我使用ImageNet1k的train进行训练，在val上只能得到60.1%的ACC,按照论文和所给的预训练模型应该可以到66.8%的

[caomao1111]

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4. 完整的代码(相比于repo中代码，有改动的地方)、详细的错误信息及相关log

[caomao1111]

默认GhostNet_x0_5与GhostNet_x1_0的训练设置是一样的，这个需要改吗

[cuicheng01]

具体训练的是什么模型，在train集合上的acc有多少呢？

[caomao1111]

训练的GhostNet_x0_5,在训练集上的acc为57%，再验证集上推理得到的acc为60.%。使用ImageNet数据集，在train的时候没有进行验证，因为要在验证集上推理

[weisy11]

训练的GhostNet_x0_5,在训练集上的acc为57%，再验证集上推理得到的acc为60.%。使用ImageNet数据集，在train的时候没有进行验证，因为要在验证集上推理

请问你是按照PaddleClas的文档进行训练的吗？还是只是使用了网络结构，用其他的方法训练呢？按照文档训练的话，默认会在log里输出训练集和验证集的acc

[caomao1111]

是按照文档进行训练的，但我需要在ImageNet的验证集上评价模型（测试集是没有label的），也就是把验证集当做测试集，所以在训练时无法进行验证调整模型，原论文也是这么做的，你们是把训练集分割成训练和测试两个来进行train吗？

[weisy11]

是按照文档进行训练的，但我需要在ImageNet的验证集上评价模型（测试集是没有label的），也就是把验证集当做测试集，所以在训练时无法进行验证调整模型，原论文也是这么做的，你们是把训练集分割成训练和测试两个来进行train吗？

我们是按照通行的ImageNet的训练流程来做的，没有任何特别的地方。如果你的训练没有特别的地方，遵循文档的流程就可以得到结果。

[weisy11]

btw，是这篇文档么？https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.3/docs/zh_CN/models_training/classification.md 其中关于ImageNet数据集的描述： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.3/docs/zh_CN/models_training/classification.md#11-imagenet-1k

[caomao1111]

是的，数据集和训练方式是没问题的，那是训练的epoch次数不够吗，我看log中间会有一段时间Loss下降的非常慢，不知道为什么

[weisy11]

是的，数据集和训练方式是没问题的，那是训练的epoch次数不够吗，我看log中间会有一段时间Loss下降的非常慢，不知道为什么

如果你没有修改训练参数，并且按照正常的方式设定训练集和验证集，可以分享一下你的log，我们看一下

[cuicheng01]

想确认下你的配置，比如卡数，以及当前的batch-size和学习率分别是多少呢？

[caomao1111]

我发现唯一不一样的是我训练时漏掉了这句o Arch.pretrained=False，请问默认是使用预训练模型吗，log我通过邮件发给您

[caomao1111]

想确认下你的配置，比如卡数，以及当前的batch-size和学习率分别是多少呢？

单卡，学习率0.8，batch_size为512，都按文档没变

[caomao1111]

GhostNet_x0_5的训练log

原始邮件

发件人："Wei Shengyu"< @.*** >;

发件时间：2021/12/10 15:35

收件人："PaddlePaddle/PaddleClas"< @.*** >;

抄送人："草帽"< @. >;"Author"< @. >;

主题：Re: [PaddlePaddle/PaddleClas] 为什么我使用ImageNet1k的train进行训练，在val上只能得到60.1%的ACC,按照论文和所给的预训练模型应该可以到66.8%的 (Issue #1535)

是的，数据集和训练方式是没问题的，那是训练的epoch次数不够吗，我看log中间会有一段时间Loss下降的非常慢，不知道为什么

如果你没有修改训练参数，并且按照正常的方式设定训练集和验证集，可以分享一下你的log，我们看一下

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[weisy11]

我发现唯一不一样的是我训练时漏掉了这句o Arch.pretrained=False，请问默认是使用预训练模型吗，log我通过邮件发给您

想确认下你的配置，比如卡数，以及当前的batch-size和学习率分别是多少呢？

单卡，学习率0.8，batch_size为512，都按文档没变

应该是卡数的问题，默认训练是4卡的。可能是我们的文档在这块强调的还不够清楚，后续版本会添加一个warning提醒用户。

[caomao1111]

我发现唯一不一样的是我训练时漏掉了这句o Arch.pretrained=False，请问默认是使用预训练模型吗，log我通过邮件发给您

想确认下你的配置，比如卡数，以及当前的batch-size和学习率分别是多少呢？

单卡，学习率0.8，batch_size为512，都按文档没变

应该是卡数的问题，默认训练是4卡的。可能是我们的文档在这块强调的还不够清楚，后续版本会添加一个warning提醒用户。

我只有一块卡的话是无法训练出和文档一样的效果吗？可以的话应该怎样改训练时的参数

[weisy11]

我发现唯一不一样的是我训练时漏掉了这句o Arch.pretrained=False，请问默认是使用预训练模型吗，log我通过邮件发给您

想确认下你的配置，比如卡数，以及当前的batch-size和学习率分别是多少呢？

单卡，学习率0.8，batch_size为512，都按文档没变

应该是卡数的问题，默认训练是4卡的。可能是我们的文档在这块强调的还不够清楚，后续版本会添加一个warning提醒用户。

我只有一块卡的话是无法训练出和文档一样的效果吗？可以的话应该怎样改训练时的参数

假如显存足够，可以将bs*4，即设为2048，应该能得到很接近的结果。如果显存不够，可以bs不变，学习率/4，这种配置精度会有损失，但是一般不超过1个点

[caomao1111]

好的，蟹蟹