caffe ssd训练脚本参数详解

ssd_pascal.py

# Divide the mini-batch to different GPUs.
batch_size = 32
accum_batch_size = 32
iter_size = accum_batch_size / batch_size
solver_mode = P.Solver.CPU
device_id = 0
batch_size_per_device = batch_size
if num_gpus > 0:
  batch_size_per_device = int(math.ceil(float(batch_size) / num_gpus))
  iter_size = int(math.ceil(float(accum_batch_size) / (batch_size_per_device * num_gpus)))
  solver_mode = P.Solver.GPU
  device_id = int(gpulist[0])

说明

• batch_size：训练时每次进入网络的图片数
• iter_size：训练时对进入网络的图片需要迭代的次数
• accum_batch_size：batch_size和iter_size的乘积
• test_batch_size : 测试时每次进入网络的图片数
• test_iter_size : 测试时对进入网络的图片需要迭代的次数
• test_interval : 训练迭代多少次后会进行一次测试

在运算资源有限的情况下，可以通过改变batch_size和iter_size降低计算资源。要注意的一点是在使用多张显卡跑网络的时候，每张显卡都是并行运行的，还是一个batch_size的图片输入，所以并不会使缓存降下来，但它在理论上是可以将运行的时间成显卡数量的倍数缩短。

例如

在ssd_pascal.py中，每次进入网络的图片为32张，训练时需要对这32张图片迭代1次。然而我们在实际的操作中用一张NV TITAN会”out of memory”，所以我们将batch_size改为4，iter_size改成4，相当于每次进入网络4张图片，训练时需要对这4张图片迭代4次，然后对迭代的结果取平均值，理论上来说就相当于batch_size为16，所以在原来的配置中跑完这个网络总共需要迭代120000次，而为了达到这个效果我们需要增加到240000次。虽说这样理论上可以达到同样的效果，但是实际中还是会有细小的差别。