“DeepFaceLab问题整理”的版本间的差异
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== 在学校的GPU集群平台上遇到的问题：== | == 在学校的GPU集群平台上遇到的问题：== | ||
| − | 1.Tensorflow-gpu最好安装1.13.1版本的，DFL的requirements.txt里虽然写的是2.4.0，但是真正调用的时候其实用的是1的兼容包<br> | + | 1. Tensorflow-gpu最好安装1.13.1版本的，DFL的requirements.txt里虽然写的是2.4.0，但是真正调用的时候其实用的是1的兼容包<br> |
| − | 2.在DeepFaceLab\models\Model_SAEHD\Model.py中，654行附近有一句multiprocessing.cpu_count()，在这个平台上运行要改成<br> | + | 2. 在DeepFaceLab\models\Model_SAEHD\Model.py中，654行附近有一句multiprocessing.cpu_count()，在这个平台上运行要改成<br> |
cpu_count = min(multiprocessing.cpu_count(),8) #8可以改成实际申请到的CPU核心数，如果不改的话会导致环境崩掉，因为读取到的是80，与分配的并不相符 | cpu_count = min(multiprocessing.cpu_count(),8) #8可以改成实际申请到的CPU核心数，如果不改的话会导致环境崩掉，因为读取到的是80，与分配的并不相符 | ||
2021年10月14日 (四) 13:50的版本
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此版块作用
记录使用DFL踩过的一些坑
在学校的GPU集群平台上遇到的问题：
1. Tensorflow-gpu最好安装1.13.1版本的，DFL的requirements.txt里虽然写的是2.4.0，但是真正调用的时候其实用的是1的兼容包
2. 在DeepFaceLab\models\Model_SAEHD\Model.py中，654行附近有一句multiprocessing.cpu_count()，在这个平台上运行要改成
cpu_count = min(multiprocessing.cpu_count(),8) #8可以改成实际申请到的CPU核心数，如果不改的话会导致环境崩掉，因为读取到的是80，与分配的并不相符
