Q: 为什么我使用单GPU训练loss会出NaN?
A: 默认学习率是适配多GPU训练(8x GPU)，若使用单GPU训练，须对应调整学习率（例如，除以8）。
计算规则表如下所示，它们是等价的，表中变化节点即为piecewise decay里的boundaries:
| GPU数 | 学习率 | 最大轮数 | 变化节点 |
|---|---|---|---|
| 2 | 0.0025 | 720000 | [480000, 640000] |
| 4 | 0.005 | 360000 | [240000, 320000] |
| 8 | 0.01 | 180000 | [120000, 160000] |
Q: 如何减少GPU显存使用率?
A: 可通过设置环境变量FLAGS_conv_workspace_size_limit为较小的值来减少显存消耗，并且不
会影响训练速度。以Mask-RCNN（R50）为例，设置export FLAGS_conv_workspace_size_limit = 512，
batch size可以达到每GPU 4 (Tesla V100 16GB)。
Q: 哪些参数会影响内存使用量?
A: 会影响内存使用量的参数有：是否使用多进程use_process、 batch_size、reader中的bufsize、reader中的memsize、数据预处理中的RandomExpand ratio参数、以及图像本身大小等。
Q: 如何修改数据预处理?
A: 可在配置文件中设置 sample_transform。注意需要在配置文件中加入完整预处理
例如RCNN模型中DecodeImage, NormalizeImage and Permute。
Q: affine_channel和batch norm是什么关系?
A: 在RCNN系列模型加载预训练模型初始化，有时候会固定住batch norm的参数, 使用预训练模型中的全局均值和方式，并且batch norm的scale和bias参数不更新，已发布的大多ResNet系列的RCNN模型采用这种方式。这种情况下可以在config中设置norm_type为bn或affine_channel, freeze_norm为true (默认为true)，两种方式等价。affne_channel的计算方式为scale * x + bias。只不过设置affine_channel时，内部对batch norm的参数自动做了融合。如果训练使用的affine_channel，用保存的模型做初始化，训练其他任务时，既可使用affine_channel, 也可使用batch norm, 参数均可正确加载。
Q: 某些配置项会在多个模块中用到(如 num_classes)，如何避免在配置文件中多次重复设置？
A: 框架提供了 __shared__ 标记来实现配置的共享，用户可以标记参数，如 __shared__ = ['num_classes'] ，配置数值作用规则如下：
- 如果模块配置中提供了
num_classes，会优先使用其数值。 - 如果模块配置中未提供
num_classes，但配置文件中存在全局键值，那么会使用全局键值。 - 两者均为配置的情况下，将使用默认值(
81)。
Q: 在配置文件中设置use_process=True，并且运行报错：not enough space for reason[failed to malloc 601 pages...
A: 当前Reader的共享存储队列空间不足，请增大配置文件xxx.yml中的memsize,如memsize: 3G->memsize: 6G。或者配置文件中设置use_process=False。