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2013年的暑假，距离比赛开始时间还有大约一个月的时间。
“模型的训练过程需要将所有的权重，数据和许多中间过程都放入gpu中进行处理。因而gpu的显存大小格外重要。”孟繁岐叹了口气，“即便是我们购买的旗舰690，也太小了，只有4g大小。”
比起后来被美国禁止卖给华国的a100-80g，690不说其他性能，单显存就少了20倍。孟繁岐如今只能可怜巴巴地每次使用16张图片对模型进行迭代。
“一次十六张，一次循环要接近一百万次才能更新完整个数据集。而想把模型收敛好，上百次循环又是少不了的。”
孟繁岐估算了一下，这个版本出一次结果要接近20天，最后的训练过程确实大概消耗了三周左右以收敛到现在的这个性能。
好在imagenet在后来基本成为了每个算法工程师必调参的练手数据集，孟繁岐自己就曾无数次刷榜，自然是轻车熟路，清楚各类参数的大概设置。
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