surveillance_monitoring/dependence/PaddleDetection/static/docs/FAQ.md

FAQ(常见问题)

Q: 为什么我使用单GPU训练loss会出NaN?

A: 默认学习率是适配多GPU训练(8x GPU)，若使用单GPU训练，须对应调整学习率（例如，除以8）。 计算规则表如下所示，它们是等价的，表中变化节点即为piecewise decay里的boundaries:

GPU数	学习率	最大轮数	变化节点
2	0.0025	720000	[480000, 640000]
4	0.005	360000	[240000, 320000]
8	0.01	180000	[120000, 160000]

Q: 如何减少GPU显存使用率?

A: 可通过设置环境变量FLAGS_conv_workspace_size_limit为较小的值来减少显存消耗，并且不 会影响训练速度。以Mask-RCNN（R50）为例，设置export FLAGS_conv_workspace_size_limit = 512， batch size可以达到每GPU 4 (Tesla V100 16GB)。

Q: 哪些参数会影响内存使用量?

A: 会影响内存使用量的参数有：是否使用多进程use_process、 batch_size、reader中的bufsize、reader中的memsize、数据预处理中的RandomExpand ratio参数、以及图像本身大小等。

Q: 如何修改数据预处理?

A: 可在配置文件中设置 sample_transform。注意需要在配置文件中加入完整预处理 例如RCNN模型中DecodeImage, NormalizeImage and Permute。

Q: affine_channel和batch norm是什么关系?

A: 在RCNN系列模型加载预训练模型初始化，有时候会固定住batch norm的参数, 使用预训练模型中的全局均值和方式，并且batch norm的scale和bias参数不更新，已发布的大多ResNet系列的RCNN模型采用这种方式。这种情况下可以在config中设置norm_type为bn或affine_channel, freeze_norm为true (默认为true)，两种方式等价。affne_channel的计算方式为scale * x + bias。只不过设置affine_channel时，内部对batch norm的参数自动做了融合。如果训练使用的affine_channel，用保存的模型做初始化，训练其他任务时，既可使用affine_channel, 也可使用batch norm, 参数均可正确加载。

Q: 某些配置项会在多个模块中用到(如 num_classes)，如何避免在配置文件中多次重复设置？

A: 框架提供了 __shared__ 标记来实现配置的共享，用户可以标记参数，如 __shared__ = ['num_classes'] ，配置数值作用规则如下：

1. 如果模块配置中提供了 num_classes ，会优先使用其数值。
2. 如果模块配置中未提供 num_classes ，但配置文件中存在全局键值，那么会使用全局键值。
3. 两者均为配置的情况下，将使用默认值(81)。

Q: 在配置文件中设置use_process=True，并且运行报错：not enough space for reason[failed to malloc 601 pages...

A: 当前Reader的共享存储队列空间不足，请增大配置文件xxx.yml中的memsize,如memsize: 3G->memsize: 6G。或者配置文件中设置use_process=False。