Closed bird0401 closed 2 years ago
1,2はエラーなしで完了した。現在は3を回し中。
3はswinの著者が、swinの前に書いたnotebook。これのinferenceとか他の部分補完して、save_versionした。
3でエラーが起きた。普通にrunして確かめてる。
4と3で結構コード変わる。慎重に見ていく。
3 回して学習まではうまくいった。EFF_NET = 5だと学習重すぎたので、EFF_NET = 0にしてやってみてる。
速度そんなに変わらなかった
https://zenn.dev/kleamp1e/articles/202104-efficientnet これによると10倍くらい変わるはずなんだが。
そのリンクだと画像サイズを変えてるけど、それをしていないのが原因か。
IMAGE_SIZE = 32 でやってみる
結果めちゃ早くなった。30倍くらい。
エラーちょくちょく起こったが最後まで実行できたので、submitする。現在save allしてる。
3のsave-all完了した。submitもした。解像度下げてる+effnetB0を用いているので精度はゴミ。
エラー一個一個対処してたらキリないので、元の実行成功したnotebookにmodelを移植する方面で進める
commentsでも質問に上がってる原因不明のエラー起きて止まった
swinはコメント上に同じ問題になってる人いたから、コメントしておいた
swinの質問に回答来たのでそれを元に変えてみる
When you use swin transformer with TPU, you need to specify drop_remainder=True option. dataset = dataset.batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
最後まで実行できたので提出してみる
ハイパラ元に戻したので時間かかりそう
1.
https://www.kaggle.com/code/hiromatu/happywhale-arcface-baseline-tpu?scriptVersionId=92476735
おそらく一番見られているnotebook