updates

utils/evolve.sh

@@ -8,7 +8,9 @@
 #t=ultralytics/yolov3:v199 && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 672 --epochs 10 --batch 16 --accum 4 --weights '' --arc defaultpw --device 0 --multi
 
 while true; do
-  python3 train.py --data ../data/sm4/out.data --img-size 320 --epochs 100 --batch 64 --accum 1 --weights yolov3-tiny.pt --arc defaultpw --pre --multi --bucket ult/wer --evolve --device $1 --cfg yolov3-tiny-3cls.cfg
+  python3 train.py --data ../data/sm4/out.data --img-size 320 --epochs 100 --batch 64 --accum 1 --weights yolov3-tiny.pt --arc defaultpw --pre --multi --bucket ult/wer --evolve --device $1 --cfg yolov3-tiny-3cls.cfg --cache
+  # python3 train.py --data ../out/data.data --img-size 608 --epochs 10 --batch 8 --accum 8 --weights ultralytics68.pt --arc defaultpw --pre --multi --bucket ult/athena --evolve --device $1
+
   # python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch 22 --accum 3 --evolve --weights '' --arc defaultpw --pre --bucket yolov4/640ms_coco2014_10e --device $1 --multi
   # python3 train.py --data coco2014.data --img-size 320 --epochs 27 --batch 64 --accum 1 --evolve --weights '' --arc defaultpw --pre --bucket yolov4/320_coco2014_27e --device $1
 done

utils/gcp.sh

@@ -40,12 +40,13 @@ python3 test.py --save-json
 # Evolve
 t=ultralytics/yolov3:v206
 sudo docker kill $(sudo docker ps -a -q --filter ancestor=$t)
-for i in 0 1 2 3 4 5 6 7
+for i in 0 1 2 3
 do
-  sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -d --ipc=host -v "$(pwd)"/data:/usr/src/data $t bash utils/evolve.sh $i
+  sudo docker pull $t && sudo docker run --gpus all -d --ipc=host -v "$(pwd)"/data:/usr/src/data $t bash utils/evolve.sh $i
+  # sudo docker pull $t && sudo docker run --gpus all -d --ipc=host -v "$(pwd)"/out:/usr/src/out $t bash utils/evolve.sh $i
   # sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -d --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t bash utils/evolve.sh $i
   # sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -d --ipc=host -v /mnt/disks/nvme0n1/coco:/usr/src/coco $t bash utils/evolve.sh $i
-  sleep 1
+  sleep 120
 done
 
 
@@ -257,6 +258,7 @@ n=198 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker r
 n=199 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/out:/usr/src/out $t python3 train.py --data ../out/data.data --img-size 608 --epochs 100 --batch 8 --accum 8 --weights ultralytics68.pt --arc defaultpw --pre --multi --bucket ultralytics/athena --name $n --device 0
 n=200 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/out:/usr/src/out $t python3 train.py --data ../out/data.data --img-size 608 --epochs 100 --batch 8 --accum 8 --weights ultralytics68.pt --arc defaultpw --pre --multi --bucket ultralytics/athena --name $n --device 6
 n=207 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/out:/usr/src/out $t python3 train.py --data ../out/data.data --img-size 608 --epochs 100 --batch 8 --accum 8 --weights ultralytics68.pt --arc defaultpw --pre --multi --bucket ultralytics/athena --name $n --device 7
+n=208 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo docker run --gpus all --ipc=host -v "$(pwd)"/out:/usr/src/out $t python3 train.py --data ../out/data.data --img-size 608 --epochs 10 --batch 8 --accum 8 --weights ultralytics68.pt --arc defaultpw --pre --multi --device 0
 
 # sm4
 n=201 && t=ultralytics/yolov3:v201 && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -d --ipc=host -v "$(pwd)"/data:/usr/src/data $t python3 train.py --data ../data/sm4/out.data --img-size 320 --epochs 1000 --batch 64 --accum 1 --weights yolov3-tiny.pt --arc defaultpw --pre --multi --bucket ult/wer --name $n --device 0 --cfg yolov3-tiny-3cls.cfg
@@ -265,3 +267,4 @@ n=203 && t=ultralytics/yolov3:v201 && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker
 n=204 && t=ultralytics/yolov3:v202 && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -d --ipc=host -v "$(pwd)"/data:/usr/src/data $t python3 train.py --data ../data/sm4/out.data --img-size 320 --epochs 1000 --batch 64 --accum 1 --weights yolov3-tiny.pt --arc defaultpw --pre --multi --bucket ult/wer --name $n --device 3 --cfg yolov3-tiny-3cls-sm4.cfg
 n=205 && t=ultralytics/yolov3:v202 && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it --ipc=host -v "$(pwd)"/data:/usr/src/data $t python3 train.py --data ../data/sm4/out.data --img-size 320 --epochs 1000 --batch 64 --accum 1 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket ult/wer --name $n --device 4 --cfg yolov3-tiny-3cls-sm4.cfg
 
+n=206 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo docker run --gpus all -it --ipc=host -v "$(pwd)"/data:/usr/src/data $t python3 train.py --data ../data/sm4/out.data --img-size 320 --epochs 100 --batch 64 --accum 1 --weights yolov3-tiny.pt --arc defaultpw --pre --multi --notest --nosave --cache --device 0 --cfg yolov3-tiny-3cls.cfg

utils/utils.py

@@ -633,7 +633,7 @@ def get_yolo_layers(model):
 
 def print_model_biases(model):
     # prints the bias neurons preceding each yolo layer
-    print('\nModel Bias Summary (per output layer):')
+    print('\nModel Bias Summary:')
     multi_gpu = type(model) in (nn.parallel.DataParallel, nn.parallel.DistributedDataParallel)
     for l in model.yolo_layers:  # print pretrained biases
         if multi_gpu:
@@ -642,7 +642,7 @@ def print_model_biases(model):
         else:
             na = model.module_list[l].na
             b = model.module_list[l - 1][0].bias.view(na, -1)  # bias 3x85
-        print('regression: %5.2f+/-%-5.2f ' % (b[:, :4].mean(), b[:, :4].std()),
+        print('layer %3g regression: %5.2f+/-%-5.2f ' % (l, b[:, :4].mean(), b[:, :4].std()),
               'objectness: %5.2f+/-%-5.2f ' % (b[:, 4].mean(), b[:, 4].std()),
               'classification: %5.2f+/-%-5.2f' % (b[:, 5:].mean(), b[:, 5:].std()))