ppocrv3 检测模型训练慢，才1000张图片的训练量，竟然要5天？

[LKjoey]

不知道是不是哪里不对，开启脚本训练，模型训练很慢，使用3070单卡训练，bs设置为8，GPU利用率飙到100%，不下来
ppocr 2.9.1

[GreatV]

从你的描述来看，ppocrv3 检测模型训练速度非常慢的问题可能与以下几个原因有关：

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1. 数据加载瓶颈

从你提供的信息（包括 GPU 利用率长期保持 100%）来看，数据加载可能是主要的性能瓶颈。特别是 avg_reader_cost 时间隔几个 batch 会增大，这表明数据读取速度不足，无法跟上训练的需求。

解决方法：

• 检查数据加载设置：
  • 如果使用的是 DataLoader，检查是否启用了多线程数据加载（num_workers 参数）。
  • 尝试增大 num_workers 的值，例如设置为 4 或 8，以提升数据加载速度。
• 数据预处理优化：
  • 如果数据预处理较重（如图像增强、裁剪等），考虑优化这些操作或提前对数据进行离线预处理。
• 使用缓存：
  • 对于静态数据集，可以启用数据缓存或存储为 LMDB 格式，避免每次都从磁盘读取原始图片。

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2. Batch Size 设置

你当前的 batch size 为 8，这对于 3070 显卡来说可能过于保守，导致 GPU 资源利用不足。

解决方法：

• 增大 Batch Size：
  • 尝试逐步增大 batch size，例如设置为 16 或 32（取决于显存大小），以提高 GPU 训练效率。
  • 如果显存溢出，可以尝试使用梯度累积（Gradient Accumulation）来间接增大 batch size。

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3. 模型配置优化

你使用的是 ppocr 2.9.1，并且训练的是检测模型（ppocrv3），可以从以下几个方面优化配置：

解决方法：

• 调整学习率和优化器配置：
  • 确保学习率（learning_rate）与 batch size 成比例。若增大 batch size，需要相应调整学习率。
• 检查模型结构：
  • 如果模型过于复杂，可以尝试简化网络结构，例如减少通道数或卷积层的深度。
• 使用混合精度训练（AMP）：
  • PaddleOCR 支持 FP16 混合精度训练，可以显著提升训练速度，同时节省显存。参考 PaddleOCR AMP 文档。

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4. 硬件与环境因素

虽然 3070 是一张强劲的显卡，但在某些情况下，训练速度可能依赖于硬件 I/O 的性能。

解决方法：

• 检查磁盘 I/O：
  • 如果数据集存储在 HDD 上，建议迁移到 SSD，提升数据读取速度。
• 升级 CUDA 和 cuDNN：
  • 确保使用的 CUDA 和 cuDNN 版本与 paddlepaddle-gpu 版本兼容，并且是最新版本（例如 CUDA 11.x）。
• 驱动更新：
  • 检查 NVIDIA GPU 驱动是否是最新版本。

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5. 相关 Issue

从 PaddleOCR 的官方 Issue 中可以找到类似反馈，提供了一些调优建议：

参考 Issue:

• 识别模型微调速度很慢
  • 该 Issue 提到，avg_reader_cost 时间变长的原因通常是数据加载问题，官方建议增大 num_workers 并优化数据读取流程。
  • 官方还建议使用 benchmark 模式测试数据加载瓶颈。

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总结

针对你的问题，建议按以下步骤逐一排查并优化：

1. 增大 num_workers 以优化数据加载速度。
2. 尝试增大 batch size 或启用混合精度训练（AMP）。
3. 检查硬件 I/O 性能，确保数据读取速度足够快。
4. 参考官方 Issue 提供的调优建议。

如果问题仍未解决，可以在 PaddleOCR 的 Github 提交更详细的日志和配置，以便社区进一步帮你定位问题。

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