q:為什麼我使用單gpu訓練loss會出nan?
a:預設學習率是適配多gpu訓練(8x gpu)，若使用單gpu訓練，須對應調整學習率（例如，除以8）。
計算規則表如下所示，它們是等價的，表中變化節點即為piecewise decay裡的boundaries:
gpu數
學習率最大輪數
變化節點
20.0025
720000
[480000, 640000]
40.005
360000
[240000, 320000]
80.01
180000
[120000, 160000]
q:如何減少gpu視訊記憶體使用率?
a:可通過設定環境變數flags_conv_workspace_size_limit為較小的值來減少視訊記憶體消耗，並且不
會影響訓練速度。以mask-rcnn（r50）為例，設定export flags_conv_workspace_size_limit = 512，
batch size可以達到每gpu 4 (tesla v100 16gb)。
q:如何修改資料預處理?
a:可在配置檔案中設定sample_transform。注意需要在配置檔案中加入完整預處理
例如rcnn模型中decodeimage,normalizeimageandpermute。
q:affine_channel和batch norm是什麼關係?
a:在rcnn系列模型載入預訓練模型初始化，有時候會固定住batch norm的引數, 使用預訓練模型中的全域性均值和方式，並且batch norm的scale和bias引數不更新，已發布的大多resnet系列的rcnn模型採用這種方式。這種情況下可以在config中設定norm_type為bn或affine_channel, freeze_norm為true (預設為true)，兩種方式等價。affne_channel的計算方式為scale * x + bias。只不過設定affine_channel時，內部對batch norm的引數自動做了融合。如果訓練使用的affine_channel，用儲存的模型做初始化，訓練其他任務時，既可使用affine_channel, 也可使用batch norm, 引數均可正確載入。
q:某些配置項會在多個模組中用到(如num_classes)，如何避免在配置檔案中多次重複設定？
a:框架提供了__shared__標記來實現配置的共享，使用者可以標記引數，如__shared__ = ['num_classes']，配置數值作用規則如下：
如果模組配置中提供了num_classes，會優先使用其數值。
如果模組配置中未提供num_classes，但配置檔案中存在全域性鍵值，那麼會使用全域性鍵值。
兩者均為配置的情況下，將使用預設值(81)。
q:在配置檔案中設定use_process=true，並且執行報錯：not enough space for reason[failed to malloc 601 pages...
a:當前reader的共享儲存佇列空間不足，請增大配置檔案***.yml中的memsize,如memsize: 3g->memsize: 6g。或者配置檔案中設定use_process=false。
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