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분자구조 이미지 SMILES 변환 AI 경진대회
속도 개선
안녕하세요
이번 대회에 참여하면서 image captioning에 대하여 처음 접하는 사람입니다.
전체적인 속도 개선을 해보고 싶은데 인코더나 디코더 중에 한 곳을 개선한다고 하면
어떤 곳 먼제 손보는 것이 좋을까요??
다른 문제지만... 혹시 GPU는 어떤것을 사용하셨나요??? 배치는 몇으로 돌리셨는지도 궁금합니다 ㅎㅎ
베이스라인코드는 배치 512로 되어있는데, 제가가진 2080super에서는 배치 64에서 겨우 돌아가네요 ㅠㅠ
저도 64로 놓고 돌리고 있고, GPU는 2080Ti 쓰고 있습니다.
그 이상은 터지더라구요 ㅠㅠ 배치 더 높게 한다고 해서 학습이 더 잘 되는 것 같지도 않구...
저 같은 경우는 디코더는 그대로 냅두고 인코더만 손을 보는 단계인데요
299*299 사이즈의 이미지가크다고 생각해서 이미지 사이즈를 resize 하여 줄이고
inception feature 사이즈가 batch_size * 8*8* 2048인데
이 피처 사이즈를 최대한 줄여서 지속적인 테스트를 수행하고 있습니다.
좋은 아이디어 인것 같습니다. 감사합니다.
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저도 지금 학습 속도 문제로 애먹고 있어서 정보 공유차 말씀 드립니다.
아직 베이스라인 코드 사용하는 단계구요.
하드를 네트워크 마운트 해서 사용중이라 inception feature를 하드에 저장하는게 전 더 느리더라구요...
그래서 인코더에다 넣어서 바로바로 뽑고 있습니다.
GPU 2개 기준으로 인코더는 gpu 0번에, 디코더는 gpu 1번에 넣어서 멀티 gpu도 시도해보았는데 gpu 하나 쓰는것보다 더 느리더라구요...
배치 사이즈 낮춰서라도 어떻게든 gpu 하나에 우겨넣고 쓰는 게 더 빠르더랍니다 하하...