Pytorch PVCNN:Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning

バッチファイルです。
set-up-pytorch.1.7.1.bat
pushd .\ call "c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" x64 -vcvars_ver=14.0 popd call activate pytorch1.7.1 @echo off SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;%PATH% SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64;%PATH% SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include;%PATH% SET PATH=C:\local\cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\bin;%PATH% set PATH=%PATH%;c:\app\msys32\usr\bin @echo on e: cd E:\local\pytorch\pvcnn

3. 早速学習。
DOSプロンプトで、前述の bat ファイルを実行してから、行います。
> python train.py configs/shapenet/pvcnn/c1.py --devices 0

これで、一応学習は出来ますが、例によって、一度に行うと大変なので、少しずつ学習出来る様に、ちょっとだけ修正します。

train.py
... def main(): ... with tensorboardX.SummaryWriter(configs.train.save_path) as writer: for current_epoch in range(last_epoch + 1, configs.train.num_epochs): current_step = current_epoch * len(dataset['train']) .... # log in tensorboard for k, meter in meters.items(): print(f'[{k}] = {meter:2f}') writer.add_scalar(k, meter, current_step) # add by nishi <---- here configs.train.scheduler.last_epoch = current_epoch # save checkpoint torch.save({ 'epoch': current_epoch, 'model': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), 'meters': meters, 'configs': configs, }, configs.train.checkpoint_path) ....

もう１か所
configs\shapenet\pvcnn\__init__.py
... #configs.train.num_epochs = 250 # changed by nishi configs.train.num_epochs = 6 <--- 少しずつ増やす。 ...

4. Tensorboard
> tensorboard --logdir=runs\shapenet.pvcnn.c1