提供針對(duì)性的配置文件
時(shí)間：2022-03-07 00:54:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
時(shí)間：2022-03-07 00:54:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
：要實(shí)現(xiàn)指令的單純化的目標(biāo)，就需要有完整的配置系統(tǒng)作為搭配，這個(gè)部分會(huì)是開發(fā)人員在TAO工具上最需要花時(shí)間的內(nèi)容。
由于每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)與參數(shù)種類，因此必須為每個(gè)網(wǎng)絡(luò)提供各自的配置文件，例如圖像分類(classification)的配置文件中，都有model_config、train_config、eval_config三個(gè)配置組，物件檢測(object detection)配置文件還多了nms_config、augmentation_config、dataset_config等配置組。
此外，在訓(xùn)練過程還有dataset_convert、train、prune、retrain等階段，都有一小部分參數(shù)需要進(jìn)行微調(diào)，這些細(xì)節(jié)就需要開發(fā)人員對(duì)個(gè)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有進(jìn)一步的了解，所幸TAO為目前所支持的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都提供優(yōu)化過的配置文件，使用者不需要從0開始進(jìn)行配置，只要以范例文件為基礎(chǔ)進(jìn)行修改就可以。
絕大部分時(shí)候，我們需要修改的部分，就只有一些文件路徑(xxx_path)、訓(xùn)練回合數(shù)(num_epoch)、批量數(shù)(batch_size_per_gpu)，以及dataset_config里面的類別名稱(target_class_mapping)的對(duì)應(yīng)值。除非有特別的要求，并且您熟悉該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與特性，否則使用英偉達(dá)提供的優(yōu)化配置參數(shù)，是足以獲得一定水平之上的效果。
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