想问问如何使用imagenet数据集进行训练（可以出一个教程吗）

#1

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遇到没有办法在解压后放到文件夹中，查阅后已经有了解压版本但是目前还是比较疑惑，这类问题要如何解决

#2

你可以参考一下官方的 ResNet 源码：

https://github.com/MegEngine/Models/tree/master/official/vision/classification/resnet

例如，可以通过以下命令在2块GPU上以64的batch大小训练一个 resnet50 的模型：

python3 train.py --data /path/to/imagenet \
                 --arch resnet50 \
                --batch-size 64 \
                --learning-rate 0.025 \
                --ngpus 2 \
                --save /path/to/save_dir
#3

您好，非常感谢您的解答，但是我是想尝试在megstudio上尝使用imagenet数据集进行训练的，但是https://studio.brainpp.com/dataset/2540?name=ImageNet上的数据集好像没有被解压到，

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1636268097(1)1147×527 52.1 KB

与github上的格式不一致，我想请教一下怎么做才能顺利的在megstudio上把imagenet数据跑起来，谢谢

#4

你可以解压到 workspace 目录，dataset 目录是只能读不能写的，另外可以尝试使用 python 工具直接读压缩包内的文件~

#5

感觉 @matrix 说的挺有道理的，我们应该提供一个完整的 imagenet 训练的样例，便于参考

#6

可是workspace目录最大只能容纳100gb，但数据集本身是超过100gb的，这就导致不太可能在notebook下完成训练呀。请问该怎么处理呢 :sob:

#7

可以尝试使用 python 工具直接读压缩包内的文件~

#8

最近提供了 imagenet 读取的能力哦~

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