"同样一张2080Ti，跑30G的bisenet轻轻松松，反而跑十几G的更轻量化的网络就跑不动了，会不会因为深度可分离卷积和非对称卷积这些pytorch没有优化呢？ 比如我一张2080ti，512x1024下bisenetv2可以bs=4，反而跑今年TMM一篇flops只有十G的FBSnet 两张20 ...."
同样一张2080Ti，跑30G的bisenet轻轻松松，反而跑十几G的更轻量化的网络就跑不动了，会不会因为深度可分离卷积和非对称卷积这些pytorch没有优化呢？ 比如我一张2080ti，512x1024下bisenetv2可以bs=4，反而跑今年TMM一篇flops只有十G的FBSnet 两张2080ti都跑不起？
和分辨率有关吧，太大的输入size也会，再不行就把奇奇怪怪的增广关了，比如muti scale这种。build model之后，rand一个nchw的tensor进去看看，没有溢出就是训练框架的设置问题。
更多详情可咨询175-3102-1189,或到我司官网了解：https://www.chinaai.org.cn/
联系人：申老师
手机：17531021189（v同号）
和分辨率有关吧，太大的输入size也会，再不行就把奇奇怪怪的增广关了，比如muti scale这种。build model之后，rand一个nchw的tensor进去看看，没有溢出就是训练框架的设置问题。
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