基于WMT'18 English-German数据集的Transformer网络训练性能测试

基于WMT'18 English-German数据集的Transformer网络的训练性能测试可以按照以下步骤进行：

1. 首先，下载Swin-Transformer代码并安装所需的依赖项。可以使用以下命令克隆代码库并安装依赖项：

git clone https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git
cd Swin-Transformer-Object-Detection
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

\[1\]

2. 接下来，准备测试代码。你可以参考提供的测试代码链接\[2\]，根据你的需求进行修改和调整。

3. 运行测试代码。使用提供的测试代码对基于WMT'18 English-German数据集的Transformer网络进行性能测试。你可以使用以下命令运行测试代码：

OMP_NUM_THREADS=1 python tools/train.py configs/swin/mask_rcnn_swin-t-p4-w7_fpn_fp16_ms-crop-3x_coco.py

\[3\]

这样，你就可以进行基于WMT'18 English-German数据集的Transformer网络训练性能测试了。请注意，根据你的具体需求，你可能需要进行一些额外的配置和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【目标检测】swin-transformer训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq_44747572/article/details/127585299)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [利用swin-transformer训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/Qingkaii/article/details/123332411)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]