有搞深度学习的朋友吗，你们训练模型的时候都在干什么啊？

[VisionTheta]

楼主最近在训(tiao)练(can)一个模型，因为训练量比较大，基本 3~4 天一个模型。虽然我知道，我盯着它看也不会起什么作用，但作为一个如果有快递，一天要刷新好几遍快递配送信息的人，模型基本也是半小时盯一次，尤其是这组超参比较管用、或者新实现了一个功能等。

看在哪里训练了，如果在工位机上训练，基本显存占满了，机器开个 chrome 或者 vscode 也会比较卡。所以，对我来说，工位机这种半残废的状态，基本做不了其他的什么了。如果在服务器上训练，盯着的就是模型掉没掉，虽然卡多，但是排队用的人也多啊，一会儿不看，你模型掉了，别人就来训练了。

V 友们在训练模型的时候都在同期做什么啊？我见过有研究新论文的，有划水的，写博客的，像我一样不断盯模型的。当然，我觉得一直盯模型，有一点好处，就是对走势把握的比较准，虽然现在也有early_stop，但是调超参过程中，多看一些曲线的走势还是能积累不少经验的。

你们都在哪里训练自己的模型呢？服务器端你们有调度软件或者预约系统吗？当然，如果在大厂的话，机器多，估计也有集群管理软件。

想听听你们的声音！

[sangleft]

学生表示会刷 leetcode 和论坛。。

[icylogic]

我们服务器够每个人用，所以不用排队。。。当然也可能你们网络本身就需要很多服务器，我们网络小，一人一块卡就够；
我是在服务器上开 vscode/nsight，X11 回来，只要加了 -C，同时开四五个基本和在本地用没太大差别；
这行工位上的台式机基本就是用来开 shell 和浏览器的。我工位上四个显示屏，1 号看浏览器，2 号开 terminator 切分几个 shell，3 号竖屏看代码和文档，4 号是个 windows 笔记本用来处理些别的事；
写其他代码、看书 paper 文档、发呆、和同事聊些工作上的事……

[WeberXie]

@mogami18 兄弟在哪个厂，想和你交流下

[mogami18]

@WeberXie 上面 ps 开发的皮毛都是我在本科念书的时候学的，我们当时本来是想借鉴 NSDI 2017 里面 TuX2 的这个系统，也搞一个用 distributed graph mining system 来做得比 ps 更快更好的系统，可惜后来系统胎死腹中，老板不支持，说没有创新性，发不了好 paper。我现在也就能吹吹我作为 co-author 发表的 eurosys 和 tpds 的 paper 了。。。

[mogami18]

@WeberXie 另外我现在做的很简单，在厂里用 linux C++每天撸撸倒排索引引擎(extremely trivial 的那种)，目前在考外语，准备找机会年后重回学校找个有 funding 的老板资助我读书呢

[mogami18]

@WeberXie 我 [e-mail] 可以 email 相互认识下

[closedevice]

和学妹聊天啊

[t6attack]

编译中~ 扫描中~ 渲染中~ 备份中~ 导入中~ 爬取中~ 训练中~。。。
悠闲的计算机工作者

[dangyuluo]

你应该做一个 Telegram 通知，这样就不用随时盯着了。好使

[mogami18]

@dangyuluo 我读 phd 的同学，做了一个微信 bot，train 完直接发微信消息，lol

[jinyu121]

有时候自己的程序非常奇怪，你只要盯着它，它就给你跑得好好的。你睡个午觉、吃个饭、甚至上个厕所，反正只要有一会儿不盯着，它就死给你看。

其他情况一般是泡在 github 上。

至于通知……没有 tg 的情况下可以用 aws 的 sns 短信通知，很简单。缺点是比较贵，大概 3 毛一条短信。楼上能把 tg 通知的代码共享一下咩？

[VisionTheta]

@mogami18 是做厂里自己的引擎？你做的是单机多卡的 ps server ？这种一般是放在 CPU 上吧？ 还是分布式 ps server ？跟 tensorflow 的效率比过吗？ 单机多卡的 tf, 我发现用的卡越多（当然最多 8 张），启动过程越慢，现在我用 8 卡，启动一次甚至都要 10 分钟。我看了一下应该不是磁盘的锅，反倒觉得有可能是 tf 的 coordinator 的问题。

@sangleft 哈哈，现在 leetcode 刷了多少道题了？自己刷还是跟别人一起组队刷啊？

@icylogic 四个显示器有点壕，我是一个显示器，外加一台自己带的设备。以前工位装过两个显示器，但是后来觉得，无论看哪个地方，都有显示器的光包围着，时间长了眼睛受不了，就拆了一个。你四个显示器是怎么装的啊？上面两个，下面两个？

@dangyuluo 我用 iOS 上的一个叫`Bark`的 app, 也可以推送模型的训练效果，还可以推送哪个模型掉了, 不过差不多都是 get 或者 post 一个请求。但是这种我只传了一个当时的准确率，感觉 board 的话，还可以把趋势图拟合出来，还是喜欢 board 多一些。

@jinyu121 我的模型要三四天，我发现是分白天和晚上。如果晚上涨了很多，你白天高高兴兴的去上班，结果一天都在抖。如果晚上没涨，你打算去换一组参数，结果一直涨个不停，不给你停的机会。。

[mogami18]

@VisionTheta 厂里可没有专攻系统方向的博士做这些，所以厂里用的都是开源的系统。上面那些都是我读本科的时候，跟着当时带我的 phd 师兄们一起做的。至于 ps 系统，对比的主要是 petuum parameter server 的开源版本 bosen 等系统。

[mogami18]

@VisionTheta 楼主可以看看 VLDB 2018 FlexPS 这篇 paper，有开源实现的

[icylogic]

@VisionTheta 从左到右排开啊，半环绕的效果。。。
反正公司显示器在库房放着也是吃灰。不如拿来用。。

[icylogic]

@VisionTheta 长时间看显示器这个事，本来坐半个小时就应该起来活动一下，打个水上个厕所之类的。

[achersion]

当然是不断的划水， 看小说，刷副本了