mmdetection多卡训练指令

mmdetection多卡训练指令可以使用以下命令进行设置：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=<num_gpus> tools/train.py <config_file>

其中，`<num_gpus>`是指使用的GPU数量，`<config_file>`是指训练配置文件的路径。这个命令会自动启动多个进程，每个进程使用一个GPU进行训练。你可以根据实际情况将`<num_gpus>`设置为你想要使用的GPU数量，将`<config_file>`替换为你的训练配置文件的路径。这样就可以使用多卡进行训练了。

相关问题

mmdetection多卡训练

mmdetection是一个优秀的多目标检测开源框架，支持多卡训练。

在使用多卡训练时，我们需要在配置文件中设置相关参数。首先，需要设置每个GPU的batch size大小，如将batch_size设为8，则使用两个GPU训练时，每个GPU的batch_size为4。

其次，需要设置学习率的调整策略，如设置warmup_epochs和step_epochs，控制学习率的变化趋势和大小。

在进行多卡训练时，还需要设置不同GPU的参数同步方式，如设置SyncBN进行batch normalization的参数同步，从而保证模型的训练效果。同时，还可以通过设置torch.backends.cudnn.benchmark=True来提高多卡训练的速度。

值得注意的是，多卡训练时，由于不同GPU的性能差异，需要进行锁步操作。即每个GPU都需要等到其他GPU的计算结果到达后再进行下一次计算，从而保证结果的正确性。

总之，mmdetection多卡训练支持非常完善，可以充分利用多GPU的优势，提高训练速度和效率。

mmdetection 多卡gpu 训练

mmdetection是一个用于目标检测的开源框架。在进行多卡GPU训练时，可以使用tools/dist_train.sh中的python -m torch.distributed.launch命令。根据引用中的描述，可以通过在0号和1号显卡上挂两组实验，在2号和3号显卡上挂两组实验来进行并行训练。这是因为显存有限，无法同时在四张卡上并行跑四个实验。

根据引用中的描述，有时指定双卡并行时，会出现每次都只会使用0号和1号卡的情况。为了解决这个问题，可以尝试设置gpu_ids、devices或者local_rank参数来指定使用的卡号。通过网上搜索和询问同学，可以找到解决方法。

总结起来，mmdetection多卡GPU训练可以使用tools/dist_train.sh中的python -m torch.distributed.launch命令，并根据具体情况设置相关参数来指定使用的卡号。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [mmdetection使用指定的显卡号并行分布式训练](https://blog.csdn.net/qq_42897796/article/details/128106204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [mmdetection/mmdetection3d多机多卡训练](https://blog.csdn.net/Mao_Jonah/article/details/126129362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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