2013年的暑假，距离比赛开始时间还有大约一个月的时间。
“模型的训练过程需要将所有的权重，数据和许多中间过程都放入GPU中进行处理。因而GPU的显存大小格外重要。”孟繁岐叹了口气，“即便是我们购买的旗舰690，也太小了，只有4G大小。”
比起后来被美国禁止卖给华国的A100-80G，690不说其他性能，单显存就少了20倍。孟繁岐如今只能可怜巴巴地每次使用16张图片对模型进行迭代。
“一次十六张，一次循环要接近一百万次才能更新完整个数据集。而想把模型收敛好，上百次循环又是少不了的。”
孟繁岐估算了一下，这个版本出一次结果要接近20天，最后的训练过程确实大概消耗了三周左右以收敛到现在的这个性能。
好在IMAGE在后来基本成为了每个算法工程师必调参的练手数据集，孟繁岐自己就曾无数次刷榜，自然是轻车熟路，清楚各类参数的大概设置。
这为他至少节省了一两个月的珍贵时间。
即便一次训练需要三周之久，孟繁岐却仍旧赶在比赛开始之前就已经准备好了一版模型。
看着训练出来的模型最终性能达到了预期，孟繁岐