跑实验技巧

标签：check   identity   deb   很多   时间   预处理   出现   运行   col   

最近在复现一篇论文，遇到了很多坑，也因为自己的一些不熟练浪费了很多时间，特此记录下一些常见的问题和需要注意的点

复现论文

1. 写好输入：

• 一定要确保模型的输入和测试时的输入一模一样  (愚蠢的我曾经训练了个Identity mapping)
• 输入的一些约束：  不能为全零等，都得事先check好， 特别是如果有作为分母，保证不能为0，要不就NAN了
• 输入数据的预处理： 先resize再crop, 归一化到[-1,1], 注意常见的网络都是归一化到[-1,1], VGG的网络直接减均值就行，如果是用的别人pretrained的模型，注意一定要和他的输入保持一致
• 效率问题： 可以用nvidia-smi和top查看电脑运行状态，逐渐加大可用线程数和queue-size， buffer-size也尽量大些
• 在训练初期把输入也summary进行查看，看是否和你预期的输入一致 

2. 搭建框架

• 按照设计一步一步做
• 有些中间结果也可以在训练初期进行可视化验证模型的正确性
• 模型的输出可视化结果在训练过程中可以看到它的逐渐变化

3. 定义loss

• 注意计算loss时，输出和输入的尺度要保持一致，常见的做法是 input = input/127.5 -1   output = tf.saturate_cast((output+1)*127.5,tf.uint8)
• 可以通过看loss summary中的大小反过来计算出绝对数值，比如说 l1_loss 0.02   因为做了归一化  0.02*255 = 5 pix 所以说应该与原图相差不大 
• 计算的时候，如果涉及到比如两个图逐像素做差之和，注意除以图像大小，要不然loss尺度会特别大

4. 训练(多卡并行)

• 最好先初期训练下，此时可以buffer size设置小一些，快点， 保存ckpt500步这样子，可以先进行简易测试，确定模型的输出是合理的，测试代码也是正确的， 初期训练时，多设置几个summary看相关结果
• 初期训练正确了，再开始正常训练， 最好设置几套参数并行训练，节省时间，训练过程中要多关注summary中的 loss曲线，相关结果
• 最好还是写好多GPU并行的代码，如果急需看结果的时候，多卡并行可以很快就能出结果
• 注意如果是用BN+ tensorflow的话，training_op要放在update_op的依赖下
• 用了BN确实比没有BN跑的快多了

5. 测试， finetune

• 测试时注意和训练时输入保持一致
• 关掉BN
• 测试下finetune代码有没有写错，以防不正常终止后可以恢复

6. 整理代码并开源

• 还是放在github上方便些，写readme的时候可以帮助再把整个project理一遍
• 下次写别的project时，需要找相关代码也方便些

写代码慢些没关系，但是要确保每一步都正确，不要因为一些愚蠢的小错误浪费之后的时间去debug, 不值得。

前期写代码，最好边写边check，良好的coding习惯是会写好附加test代码的。有时候debug出来的问题，看着都想打自己！！！

一定要分析源头，出现问题，先想为什么会出现这种情况，什么情况下可能导致这种问题发生

跑实验技巧

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lainey/p/9010849.html