深度学习项目的训练命令通常是是根据训练文件(train.py)设定来接收参数

举例参考

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 --master_port 12345 train.py --dataset rrsisd --model_id RMSIN --epochs 40 --img_size 480 2>&1 | tee ./output

命令解释

1.CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3:

• 这个环境变量用于指定哪些 GPU 可用。在这里，设备 0 到 3 被设置为可用 GPU，这意味着你的程序将会使用这些 GPU 进行训练。

• 单个GPU训练命令

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset rrsisd --model_id RMSIN --epochs 40 --img_size 480 2>&1 | tee ./output

2. python -m torch.distributed.launch:

   • 这是 PyTorch 的分布式训练模块。使用 -m 选项可以让 Python 作为模块运行，torch.distributed.launch 会负责启动多个进程。

3. --nproc_per_node 4:

   • 指定每个节点（通常是每个机器）要启动的进程数。在这个例子中，指定为 4，这意味着会启动 4 个训练进程，分别使用前面指定的 4 个 GPU。

4. --master_port 12345:

   • 这是用于进程间通信的主端口号。所有进程将通过这个端口进行通信。

5. train.py:

   • 这是你的训练脚本文件，包含了模型训练的代码。

6. --dataset rrsisd:

   • 指定要使用的数据集名称为 rrsisd。你需要确保在代码中相应地处理这个数据集。

7. --model_id RMSIN:

   • 这是指定模型 ID 的参数。具体使用时需要在 train.py 中处理这个参数。

8. --epochs 40:

   • 指定训练的轮数（epochs），在这个例子中为 40 轮。

9. --img_size 480:

   • 指定输入图像的尺寸为 480（假设是正方形图像）。

10. 2>&1 | tee ./output:

• 2>&1 将标准错误输出（stderr）重定向到标准输出（stdout），确保所有输出都被捕获。
• | tee ./output 将输出同时写入到 output 文件中，并在终端中显示。这样你可以在运行时查看日志，同时保留日志文件。