如何进行断点续训

[Xiaofei-Kevin-Yang]

您好，非常感谢您开源这项工作，目前我在训练silence detr with focalnet as the backbone, 发现两个问题：1 cuda out of memory. 我采用3090来训练，并且batch_size=2。2 如何进行断点续训， 我尝试在 train_config文件中设置“resume_from_checkpoint = /hy-tmp/2024-05-09-22_34_34/best_ap.pth”提示语法错误。谢谢您的帮助。

[xiuqhou]

您好，FocalNet-large模型本身比较大，3090显卡的24G显存不足以支撑基于FocalNet-large的Salience-DETR在batch_size=2的条件下进行模型训练，您可以尝试：

1. 使用fp16或者bf16混合精度训练以降低显存，只需在训练命令后增加--mixed-precision：

accelerate launch main.py --mixed-precision bf16  # bf16混合精度训练，需显卡及PyTorch支持
# 或
accelerate launch main.py --mixed-precision fp16  # fp16混合精度训练

2. 将batch_size设置为1（建议也将学习率等比缩放为5e-5，以保持性能的稳定）。

3. 使用其他小backbone的Salience-DETR，例如salience_detr_resnet50_800_1333.py、salience_detr_swin_l_800_1333.py、salience_detr_convnext_l_800_1333.py。

4. 若有条件可以更换大显存的显卡，从硬件层面解决out of memory问题。

[xiuqhou]

从您的回答中，断点续训提示语法错误可能是因为路径没有用引号包起来：

resume_from_checkpoint = "/hy-tmp/2024-05-09-22_34_34/best_ap.pth"

这里传递的路径可以是训练时产生的<文件夹>或<模型权重>，他们有所区别，请看例子：

• resume_from_checkpoint = "/hy-tmp/2024-05-09-22_34_34/" 当提供的路径是训练时的文件夹时，会从上次中断的epoch恢复训练（断点续训），训练记录依然是在原来的/hy-tmp/2024-05-09-22_34_34目录下，日志也会在原来的基础上进行更新。

• resume_from_checkpoint = "/hy-tmp/2024-05-09-22_34_34/best_ap.pth" 当提供的路径是一个模型权重时，会加载这个权重，但会由epoch=0从头开始训练，产生新的输出文件夹和日志。

因此如果您想从上一次中断的训练中恢复训练，请使用resume_from_checkpoint = "/hy-tmp/2024-05-09-22_34_34/"。

感谢您对本项目的关注，如果有问题欢迎继续提问~