你好，在LOLv1上的复现精度和论文精度差异大，论文是25.16，我只得到了23.16，我没有改动任何代码，请问我需要怎么调整呢？

[LQchen1]

[caiyuanhao1998]

你好，感谢关注，我们在 LOL-v2-real 以及 FiveK 数据集上的结果是在 3090 上训练的，其余模型是在 RTX 8000 上边训练的。请按照我们的 readme 里面的步骤配置环境并执行环境。

如果觉得我们的 repo 有用的话，帮忙点点 star 支持一下

[LQchen1]

你好，感谢关注，我们在 LOL-v2-real 以及 FiveK 数据集上的结果是在 3090 上训练的，其余模型是在 RTX 8000 上边训练的。请按照我们的 readme 里面的步骤配置环境并执行环境。

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@caiyuanhao1998 谢谢你，我这边没有RTX8000,我再多跑几次吧，我是在A100上跑的结果，按照原始的batchsize的话显存占用很低， num_worker_per_gpu: 8 batch_size_per_gpu: 8 mini_batch_sizes: [8]
我尝试改了这三个参数，分别为32,64,64，服务器的cpu的核心是80，但是数据加载非常慢，这是什么原因呢？

[Bin-ze]

好，感谢关注，我们在 LOL-v2-real 以及 FiveK 数据集上的结果是在 3090 上训练的，其余模型是在 RTX 8000 上训练的。您请按照我们的 readme 里面的步骤配置环境并执行环境。

如果觉得我们的repo有用的话，帮忙点点star支持一下

你好，感谢关注，我们在 LOL-v2-real 以及 FiveK 数据集上的结果是在 3090 上训练的，其余模型是在 RTX 8000 上边训练的。请按照我们的 readme 里面的步骤配置环境并执行环境。

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您好，我尝试LOLV1上训练您的模型，但是得到了跟楼上同样的结果。 我注意到您一直在强调您使用RTX 8000得到了论文中的指标。我的训练是在4090上进行的。 我想知道，不同显卡之间的差异可以有这么大吗？ 非常棒的工作！同时也期待您的解惑

[Houruizhi]

好，感谢关注，我们在 LOL-v2-real 以及 FiveK 数据集上的结果是在 3090 上训练的，其余模型是在 RTX 8000 上训练的。您请按照我们的 readme 里面的步骤配置环境并执行环境。 如果觉得我们的repo有用的话，帮忙点点star支持一下

你好，感谢关注，我们在 LOL-v2-real 以及 FiveK 数据集上的结果是在 3090 上训练的，其余模型是在 RTX 8000 上边训练的。请按照我们的 readme 里面的步骤配置环境并执行环境。 如果觉得我们的 repo 有用的话，帮忙点点 star 支持一下

您好，我尝试LOLV1上训练您的模型，但是得到了跟楼上同样的结果。 我注意到您一直在强调您使用RTX 8000得到了论文中的指标。我的训练是在4090上进行的。 我想知道，不同显卡之间的差异可以有这么大吗？ 非常棒的工作！同时也期待您的解惑

+1. 原程序一点都没改，在LOL-V1上，PSNR 22.5383