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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> | ||
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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？ === | ||
| + | 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
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
