Training time and the total number of used datasset

[Renzhihan]

你好，最近在复现本工作，有以下几个问题想请教一下
1.请问使用论文中所述的8 NVIDIA Tesla 32G-V100 GPUs总共需要多久的训练时间？
2.论文中说batchsize设置为192，iter为150K，那么train_batch_size和gradient_accumulation_steps这两个参数应该如何设置？我的理解是train_batch_sizegradient_accumulation_stepsGPU数量=192，不知道是否正确。另外arxiv上v1版本batchsize为32，v2为192，差异很大，这两个指的是总batchsize还是每张卡的batchsize，应该以哪个为准。
3.请问训练所使用的数据集裁剪之后总共包含多少图像？对数据集中的原始图像是直接裁剪吗，还是resize后再裁剪
4.LSDIR数据集较大，请问有没有在DF2K数据集上做过实验，LSDIR有包含DF2K的内容吗？

望解答疑惑

[cswry]

你好，

1. 8卡V100，总训练时间1-2天
2. 你可以根据显卡显存确定train_batch_size，然后让train_batch_size x gradient_accumulation_steps x GPU_num为192即可
3. 我们对LSDIR和FFHQ 10k进行直接裁剪，训练数据制作请参考make_paired_data.py
4. 我们第一版结果是在DIV2K, DIV8K, Flickr2K, OST和FFHQ10k上训练的，详情请参考这里

[Renzhihan]

感谢您的解答，还想和您再确认几个细节：

1. 您在8卡配置下的train_batch_size和gradient_accumulation_steps分别设置为了多少。我使用24G 3090 进行验证时发现bs只能设置为1（图像尺寸512）。
2. 使用单卡，bs为1时可以正常训练（虽然很慢，但我只是为了验证流程）
   CUDA_VISIBLE_DEVICES="0," accelerate launch train_seesr.py --enable_xformers_memory_efficient_attention --resolution=512 --train_batch_size=1 --gradient_accumulation_steps=2 --dataloader_num_workers=4 --checkpointing_steps=10000 --output_dir="./experience/seesr_dreal_train" --root_folders '/home/SeeSR/preset/datasets/train_datasets/DReal_SeeSR/'
   

当使用双卡或多卡时，会出现内存不足的问题
CUDA_VISIBLE_DEVICES="1,2," accelerate launch train_seesr.py --enable_xformers_memory_efficient_attention --resolution=512 --train_batch_size=1 --gradient_accumulation_steps=2 --dataloader_num_workers=4 --checkpointing_steps=10000 --output_dir="./experience/seesr_dreal_train" --root_folders '/home/SeeSR/preset/datasets/train_datasets/DReal_SeeSR/'

在这里就会出现报错
3.我看到别的issue里提到了epoch是60，所以最终总训练集的数量是（84991+10000）*60吗

[prokaryote-hgy]

你好，

1. 8卡V100，总训练时间1-2天
2. 你可以根据显卡显存确定train_batch_size，然后让train_batch_size x gradient_accumulation_steps x GPU_num为192即可
3. 我们对LSDIR和FFHQ 10k进行直接裁剪，训练数据制作请参考make_paired_data.py
4. 我们第一版结果是在DIV2K, DIV8K, Flickr2K, OST和FFHQ10k上训练的，详情请参考这里

您好，请问使用DIV2K, DIV8K, Flickr2K, OST和FFHQ10k制作的数据集大小大概多大呢？我粗略估计了一下，使用make_paired_data.py制作数据集，epoch设置为60，似乎会占用大概4T的存储空间？

[cswry]

你好，

1. 8卡V100，总训练时间1-2天
2. 你可以根据显卡显存确定train_batch_size，然后让train_batch_size x gradient_accumulation_steps x GPU_num为192即可
3. 我们对LSDIR和FFHQ 10k进行直接裁剪，训练数据制作请参考make_paired_data.py
4. 我们第一版结果是在DIV2K, DIV8K, Flickr2K, OST和FFHQ10k上训练的，详情请参考这里

您好，请问使用DIV2K, DIV8K, Flickr2K, OST和FFHQ10k制作的数据集大小大概多大呢？我粗略估计了一下，使用make_paired_data.py制作数据集，epoch设置为60，似乎会占用大概4T的存储空间？

你好，我这边没有具体统计过。

[Renzhihan]

您好，请问可以开源一下仅在DIV2K, DIV8K, Flickr2K, OST和FFHQ10k数据集上的预训练模型吗