论文结果复现了
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论文结果复现了， 没什么问题
请问您遇到过CUDA out of memory的问题么？请问您是怎么解决的啊？
有遇到过，最后把图像裁剪成256x256输入，再训练就没这个问题了
请问您遇到过CUDA out of memory的问题么？请问您是怎么解决的啊？
裁剪图片，你也是本科生毕设吗？
不是
不是
我的epoch保存从158直接就到latest了，请问你是怎么保存193epoch的
请问你用的命令是：python ./train.py --save_epoch_freq 1 --angle 15 --dataroot ~/LEVIR_CD/train_256/ --val_dataroot ~/LEVIR_CD/val_256/ --name LEVIR-CDFAp0 --lr 0.001 --model CDFA --SA_mode PAM --batch_size 8--load_size 256--crop_size 256 --preprocess rotate_and_crop 吗？
请问batch_size设的是多少？另外裁剪的时候重叠吗？
我裁成了256*256不重叠，网络resnet18，结果非常不好，f1才78左右。
@GuitarZhang
batch_size设的是8，没有重叠，我之前也是0.78，把那个ds设置成1，就好的
论文结果复现了， 没什么问题
你好，裁剪256*256是在训练命令中那个crop_size吗？我的F1得分只有0.773，Precision只有0.649。
@
论文结果复现了， 没什么问题你好，裁剪256*256是在训练命令中那个crop_size吗？我的F1得分只有0.773，Precision只有0.6
@
论文结果复现了， 没什么问题你好，裁剪256*256是在训练命令中那个crop_size吗？我的F1得分只有0.773，Precision只有0.6
有设置crop_size 256 感觉不影响，默认就是256
@GuitarZhang
ds默认的不就是1么？我crop_size和load_size设置为128能跑，PAM的F1是0.843，设置为256还是爆显存，我已经把图片都切成256x256的了，请问您还做了其他的更改么？
@GuitarZhang
ds默认的不就是1么？我crop_size和load_size设置为128能跑，PAM的F1是0.843，设置为256还是爆显存，我已经把图片都切成256x256的了，请问您还做了其他的更改么？
并没有其他修改，可能是我显存比较大32G，你有这个数据集吗 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231615/information
@GuitarZhang
ds默认的不就是1么？我crop_size和load_size设置为128能跑，PAM的F1是0.843，设置为256还是爆显存，我已经把图片都切成256x256的了，请问您还做了其他的更改么？
并没有其他修改，可能是我显存比较大32G，你有这个数据集吗 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231615/information
没有，我用的他的LEVIR-CD的数据集
@GuitarZhang
ds默认的不就是1么？我crop_size和load_size设置为128能跑，PAM的F1是0.843，设置为256还是爆显存，我已经把图片都切成256x256的了，请问您还做了其他的更改么？
你好，你的显存是多大的，我的是8G，设置ds=1，crop_size和load_size为128显存就炸了
请问你是用默认学习率0.0002，还是0.001， 我换成0.001直接没法学习，梯度爆炸
您好，我开始运行train.py之后，出现下面的错误，请问你知道如何解决吗？
Experiment/codes/33_STANet/STANet/models/CDF0_model.py", line 79, in test
metrics.update(self.L.detach().cpu().numpy(), pred.detach().cpu().numpy())
File "/content/drive/MyDrive/Experiment/codes/33_STANet/STANet/util/metrics.py", line 121, in update
self.confusion_matrix += self.__fast_hist(lt.flatten(), lp.flatten())
File "/content/drive/MyDrive/Experiment/codes/33_STANet/STANet/util/metrics.py", line 108, in __fast_hist
hist = np.bincount(self.num_classes * label_gt[mask].astype(int) + label_pred[mask],
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 67108864 but corresponding boolean dimension is 1048576
请问你是用默认学习率0.0002，还是0.001， 我换成0.001直接没法学习，梯度爆炸
学习率用的默认的
您好，我开始运行train.py之后，出现下面的错误，请问你知道如何解决吗？
Experiment/codes/33_STANet/STANet/models/CDF0_model.py", line 79, in test
metrics.update(self.L.detach().cpu().numpy(), pred.detach().cpu().numpy())
File "/content/drive/MyDrive/Experiment/codes/33_STANet/STANet/util/metrics.py", line 121, in update
self.confusion_matrix += self.__fast_hist(lt.flatten(), lp.flatten())
File "/content/drive/MyDrive/Experiment/codes/33_STANet/STANet/util/metrics.py", line 108, in __fast_hist
hist = np.bincount(self.num_classes * label_gt[mask].astype(int) + label_pred[mask],
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 67108864 but corresponding boolean dimension is 1048576
不好意思，时间过去有点久，不是很清楚这个错误是否遇到过
@GuitarZhang
ds默认的不就是1么？我crop_size和load_size设置为128能跑，PAM的F1是0.843，设置为256还是爆显存，我已经把图片都切成256x256的了，请问您还做了其他的更改么？
你好，你的显存是多大的，我的是8G，设置ds=1，crop_size和load_size为128显存就炸了
32G
有遇到过，最后把图像裁剪成256x256输入，再训练就没这个问题了
你好，前面base的模型已经跑通. 但是现在换到-- lr 0.0002 --model CDFA0 --SA_mode BAM --batch_size 2 crop_size 256, 但是结果都还是先和隔壁的问题一样， CUDA out of memory. Tried to allocate 256.00 GiB 我的 GPU 1: 10.76 GiB，ds设置为1。出现上面的问题是跑了一个epoch以后，才出现的。如果batch_size =8, 第一个epoch都不能跑。 请问你有什么建议？
还有，您说的剪切是不是代码中的crop size=256，还是要自己先在其他地方剪切呢？