为跟踪所有实验，您可以以—name为flag，为每个rundir建立独特的名称。--project flag将运行存储在单独的子文件夹中，可以运行不同系列的实验。例如，运行python train.py --project batch_size_bench --name size_5将使用dir作为rundir：$ TV_DIR_RUNS/ KittiSeg / batch_size_bench / size_5_KittiSeg_2017_02_08_13.12。

　　使用flag--nosave非常有用，而非在rundir中插入垃圾信息。

有用的Flag＆Variabels

　　以下Flag在使用KittiSeg和TensorVision时将会起到帮助，所有Flag可用于所有脚本。

　　--hypes：指定hype文件的使用

　　--logdir：指定logdir的使用

　　--gpus：指定在哪些GPU上运行代码

　　--name：为运行程序分配一个名称

　　--project：将项目分配给运行程序

　　--nosave：调试运行，logdir将被设置为debug

　　此外，以下TensorVision环境中的Variables将非常有用：

　　$ TV_DIR_DATA：指定数据的元目录

　　$ TV_DIR_RUNS：指定输出的元目录

　　$ TV_USE_GPUS：指定默认GPU行为

　　在集群上，设置$ TV_USE_GPUS = force是有用的。这将使flag—gpus变为强制性操作，并确保在正确的GPU上运行。

　　论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.07695.pdf

　　GitHub资源：https://github.com/MarvinTeichmann/MultiNet

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