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--model pretrain_data/resnext-101-kinetics.pth --mode score --model_depth 101 --structure resnext101 --batch_size 128 --model_name resnext --resnet_shortcut B
resnext の時は pretrain model がshortcut tpye Bにしないと読み込みがうまく行かなかった。
python v2mytrain.py --model ./pretrain_data/resnet-34-kinetics.pth --mode score --model_depth 34 --structure resnet34 --batch_size 128 --checkpoint ./logfile/save_29_resnet34
python v3mytrain.py --model ./pretrain_data/resnet-18-kinetics.pth --mode score --model_depth 18 --structure ResNet18 --batch_size 128 --checkpoint ./logfile/ResNet18/
python v3mytrain.py --model ./pretrain_data/resnet-34-kinetics.pth --mode score --model_depth 34 --structure ResNet34 --batch_size 128 --checkpoint ./logfile/ResNet34/
python v3mytrain.py --model pretrain_data/resnext-101-kinetics.pth --mode score --model_depth 101 --structure ResNeXt101 --batch_size 64 --model_name resnext --resnet_shortcut B --checkpoint ./logfile/ResNeXt101/
サチってきたのでlrを変更0.0001
python v3mytrain.py --model pretrain_data/resnext-101-kinetics.pth --mode score --model_depth 101 --structure ResNeXt101_lr00001 --batch_size 64 --model_name resnext --resnet_shortcut B --checkpoint ./logfile/ResNeXt101/save_40_ResNeXt101.pth
--model ./pretrain_data/resnet-18-kinetics.pth --mode score --model_depth 18 --structure resnet18 --batch_size 128 --checkpoint ./logfile/save_8_resnet18.pth
新しく追加したのは --structure logfileに保存するときのファイル名の文字列の一部となる入力。同じファイルにlogを保存しているので差別化のために追加。 --batch_size --checkpoint 再開する時にロードするデータファイルパスを入力する。