# DenseNet121_tensorflow训练说明 ### 1. 模型训练参数配置 在train/yaml/DenseNet121.yaml中修改相应配置, 配置项含义: ``` tensorflow_config: # 基本参数 data_url: 数据集路径 epoches: 跑多少个epoch epochs_between_evals: 1 batch_size: 32 log_dir: ./ckpt # 1p参数 mode_1p: train # train、evaluate、train_and_evaluate三种模式 max_train_steps_1p: 100 iterations_per_loop_1p: 10 display_every: 10 log_name_1p: densenet121_1p.log # 8p参数 mode_8p: train_and_evaluate # train、evaluate、train_and_evaluate三种模式 iterations_per_loop_8p: 5004 lr: 0.1 log_name_8p: densenet121_8p.log mpirun_ip: 仅多机执行需要配置: ip1:卡数量1,ip2:卡数量2 docker_image:docker 镜像名称:版本号 # 指定 device id, 多个 id 使用空格分隔, 数量需与 rank_size 相同 device_group_1p: 0 device_group_2p: 0 1 device_group_4p: 0 1 2 3 ``` ------