File size: 3,617 Bytes
c0f0e7e
 
2215b89
 
 
 
c0f0e7e
2215b89
 
 
 
 
 
c0f0e7e
2215b89
 
 
 
 
c0f0e7e
 
2215b89
 
 
 
c0f0e7e
2215b89
 
 
 
 
 
c0f0e7e
2215b89
 
 
 
 
c0f0e7e
 
2215b89
 
 
 
 
c0f0e7e
2215b89
 
 
 
 
 
c0f0e7e
2215b89
 
 
 
 
c0f0e7e
 
2215b89
 
 
 
 
c0f0e7e
2215b89
 
 
 
 
 
c0f0e7e
2215b89
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76

torchrun --nproc_per_node=1 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model fcn_resnet50 --aux-loss --weights FCN_ResNet50_Weights.COCO_WITH_VOC_LABELS_V1\
    --test-only


torchrun --nproc_per_node=4 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model fcn_resnet50 --aux-loss --output-dir fcn_resnet50 --weights FCN_ResNet50_Weights.COCO_WITH_VOC_LABELS_V1\
    --epochs 5 --batch-size 16 --lr 0.0002 --aux-loss --print-freq 100\
    --lr-warmup-method constant --lr-warmup-epochs 3 --lr-warmup-decay 0. \
    --apply-trp --trp-depths 1 --trp-p 0.1 --trp-lambdas 0.4 0.2 0.1
torchrun --nproc_per_node=1 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model fcn_resnet50 --aux-loss --resume fcn_resnet50/model_4.pth\
    --test-only



torchrun --nproc_per_node=1 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model fcn_resnet101 --aux-loss --weights FCN_ResNet101_Weights.COCO_WITH_VOC_LABELS_V1\
    --test-only


torchrun --nproc_per_node=4 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model fcn_resnet101 --aux-loss --output-dir fcn_resnet101 --weights FCN_ResNet101_Weights.COCO_WITH_VOC_LABELS_V1\
    --epochs 5 --batch-size 12 --lr 0.0002 --aux-loss --print-freq 100\
    --lr-warmup-method constant --lr-warmup-epochs 3 --lr-warmup-decay 0. \
    --apply-trp --trp-depths 1 --trp-p 0.1 --trp-lambdas 0.4 0.2 0.1
torchrun --nproc_per_node=1 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model fcn_resnet101 --aux-loss --resume fcn_resnet101/model_4.pth\
    --test-only



torchrun --nproc_per_node=1 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model deeplabv3_resnet50 --aux-loss --weights DeepLabV3_ResNet50_Weights.COCO_WITH_VOC_LABELS_V1\
    --test-only



torchrun --nproc_per_node=4 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model deeplabv3_resnet50 --aux-loss --output-dir deeplabv3_resnet50 --weights DeepLabV3_ResNet50_Weights.COCO_WITH_VOC_LABELS_V1\
    --epochs 5 --batch-size 16 --lr 0.0002 --aux-loss --print-freq 100\
    --lr-warmup-method constant --lr-warmup-epochs 3 --lr-warmup-decay 0. \
    --apply-trp --trp-depths 1 --trp-p 0.1 --trp-lambdas 0.4 0.2 0.1
torchrun --nproc_per_node=1 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model deeplabv3_resnet50 --aux-loss --resume deeplabv3_resnet50/model_4.pth\
    --test-only



torchrun --nproc_per_node=1 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model deeplabv3_resnet101 --aux-loss --weights DeepLabV3_ResNet101_Weights.COCO_WITH_VOC_LABELS_V1\
    --test-only



torchrun --nproc_per_node=4 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model deeplabv3_resnet101 --aux-loss --output-dir deeplabv3_resnet101 --weights DeepLabV3_ResNet101_Weights.COCO_WITH_VOC_LABELS_V1\
    --epochs 5 --batch-size 12 --lr 0.0002 --aux-loss --print-freq 100\
    --lr-warmup-method constant --lr-warmup-epochs 3 --lr-warmup-decay 0. \
    --apply-trp --trp-depths 1 --trp-p 0.1 --trp-lambdas 0.4 0.2 0.1
torchrun --nproc_per_node=1 train.py\
    --workers 4 --dataset coco --data-path /home/cs/Documents/datasets/coco\
    --model deeplabv3_resnet101 --aux-loss --resume deeplabv3_resnet101/model_4.pth\
    --test-only