“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:
 
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== 简介 ==
 
''' 记录使用DFL踩过的一些坑 '''
 
''' 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:==
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=== 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(),16) #实测16以内是可以正常运行的。
 
  cpu_count = min(multiprocessing.cpu_count(),16) #实测16以内是可以正常运行的。
 
3. 如何停掉训练,正常操作应该是按ctrl+c,如果ctrl+c无法被响应,可以按ctrl+z暂停进程(按fg可以调回前台继续运行),然后输入
 
3. 如何停掉训练,正常操作应该是按ctrl+c,如果ctrl+c无法被响应,可以按ctrl+z暂停进程(按fg可以调回前台继续运行),然后输入
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与手动一个一个kill掉效果一样,只不过这样更快一些
 
与手动一个一个kill掉效果一样,只不过这样更快一些
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=== 开了预训练选项,之后进行正训,看预览图又从0开始了? ===
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在正训之前,先把模型备份一下。开启正训并关掉pretrain选项,开始之后如果看预览图是从0开始,按enter保存。然后把备份好的几个.npy文件替换到model文件夹下,再重新开启正训就正常了

2022年2月8日 (二) 02:18的最新版本

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简介

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(),16) #实测16以内是可以正常运行的。

3. 如何停掉训练,正常操作应该是按ctrl+c,如果ctrl+c无法被响应,可以按ctrl+z暂停进程(按fg可以调回前台继续运行),然后输入

DFL问题整理图1.png

与手动一个一个kill掉效果一样,只不过这样更快一些

开了预训练选项,之后进行正训,看预览图又从0开始了?

在正训之前,先把模型备份一下。开启正训并关掉pretrain选项,开始之后如果看预览图是从0开始,按enter保存。然后把备份好的几个.npy文件替换到model文件夹下,再重新开启正训就正常了