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| Since | 21.0 |
概要 ¶
このノードは、前処理済みのトレーニングデータセットと検証データセットに対してOIDNノイズ除去フィルタモデルをトレーニングするのに使用されるOIDNトレーニングスクリプトのラッパーです。
通常では、このノードは、
Preprocess OIDN TOPと組み合わせて使用します。
パラメータ ¶
Training ¶
Input Directory
前処理済みのデータセットを含んだ入力ディレクトリ。
Training Dataset
トレーニングデータセットフォルダの名前。
Validation Dataset
検証データセットフォルダの名前。
Output Directory
トレーニング結果を出力するディレクトリ。
Output Name
トレーニング結果に付ける名前。
Epochs
トレーニングのエポック数。
Validation Rate
検証データセットを使用してモデルを評価する間隔。
Checkpoint Rate
トレーニングの進捗を保存するためにモデルチェックポイントが作成される間隔。
Loss Function
使用する損失関数。
MS-SSIM Weights
Loss Function が MS-SSIM または L1 MS-SSIM の場合、MS-SSIMのスケールウェイトを指定します。
Learning Rate
有効にすると、独自の初期学習率を指定することができます。
デフォルトでは、1サイクル学習率スケジューラで使用される初期学習率は25に設定されています。
それ以外の場合、初期学習率としてMax Learning Rate/Initial Learning Rateが使用されます。
Max Learning Rate
有効にすると、独自の最大学習率を指定することができます。
デフォルトでは、最大学習率は3.125e-6 * Batch Sizeに設定されています。
Learning Rate Warmup
学習率スケジューリングサイクルの中で、学習率を増加させる(ウォームアップ)のに費やす割合。
Precision
トレーニングを実施する精度。 デフォルトでは、トレーニングは混合精度(FP16およびFP32)で行なわれ、これによってトレーニングの高速化とメモリ使用量の削減が可能になっています。
Tile Size
クロップされる画像タイルのサイズ。
Batch Size
すべてのデバイスの合計バッチサイズ。 バッチサイズは、デバイス数で割り切れる値にしてください。
Worker Threads
デバイスあたりのデータローダーワーカースレッドの数。
Seed
有効にすると、PyTorch乱数ジェネレータの初期シード値を指定することができます。
Filter
トレーニングに使用するフィルタ。
RT
一方向/双方向のパストレーシングなどモンテカルロ式レイトレーシングを使用してレンダリングされた画像のノイズ除去に適して汎用レイトレーシングノイズ除去フィルタ。
RTLightmap
HDRおよび正規化されたディレクショナルライトマップのノイズ除去に最適化されたRTフィルタの亜種で、LDR画像には対応していません。
このフィルタの選択によって、使用されるHDR/LDR転送関数が決まります。
Input Features
トレーニングの前処理をするデータセットの入力特徴部セット。
hdr
ファイル拡張子が.hdr.exrのカラー(ハイダイナミックレンジ)。
ldr
ファイル拡張子が.ldr.exrのカラー(ローダイナミックレンジ)。
sh1
ファイル拡張子が.sh1x.exr、.sh1y.exr、.sh1z.exrのカラー(正規化されたL1球面調和関数)。
alb
ファイル拡張子が.alb.exrのアルベド。
nrm
ファイル拡張子が.nrm.exrのシェーディング法線。
すべての入力特徴部(補助特徴部(アルベド、法線など)を含む)にはノイズがあると想定されます。 補助特徴部画像はオプション入力で、通常では、ノイズ除去品質を改善しディテールを保持します。
Deterministic
計算を決定論的にするので、パフォーマンスが低下します。
Export Model File
有効にすると、トレーニング終了時にトレーニング済みモデルが.tzaまたは.zipファイルとしてエクスポートされます。
Export Directory
エクスポートしたモデルファイルが格納されるディレクトリ。
Export File Name
モデルをエクスポートする際のファイル名。
このファイル名の拡張子は、.tzaまたはzipのどれかにしてください。
その拡張子によって、モデルのエクスポート方法が決定されます。
Export Epoch
有効にすると、モデルがエクスポートされるエポックが上書きされます。 無効にすると、最終トレーニングエポックのモデルがエクスポートされます。
Environment ¶
Device ID
同じ種類のデバイスが複数利用可能だった場合(例えば、複数のGPUが搭載されている場合)に使用するデバイスを指定します。
Device Count
パフォーマンスを高速化するためにデータ並列処理に使用するデバイスの数。
Environment Path
ディスク上の仮想環境のパス。
Python Bin
仮想環境を作成してパッケージをインストールする時に使用されるPython実行可能ファイルを决めます。
これによって、venvに関連付けられるPythonバージョンも決まります。
Custom Python Bin
Python Bin がCustomに設定されている場合、このパラメータは、仮想環境を作成する時に使用されるPythonインタープリタのパスを决めます。
Use Symlinks
有効にすると、可能であればソースPythonバイナリへのシンボリックリンクを使用して仮想環境が作成されます。 これは、HoudiniのPythonインタープリタを使用して仮想環境を作成する場合で推奨されています。
Use Pip Cache
有効にすると、pipは、パッケージを毎回ダウンロードするのではなく、ローカルシステム上にキャッシュされたパッケージの使用を試みるようになります。 これによって、異なる仮想環境で同じPythonパッケージを繰り返しインストールする際のインストール時間を短縮することができます。
Schedulers ¶
TOP Scheduler Override
このパラメータは、このノードのTOPスケジューラを上書きします。
Schedule When
有効にすると、このパラメータを使用して、このノードのどのワークアイテムをスケジュールに組むのかを決めるエクスプレッションを指定することができます。 そのエクスプレッションが指定されたワークアイテムに対して0を返すと、そのワークアイテムはスケジューラに組まれずに、即座にクック済みとしてマークされます。 そのエクスプレッションが0以外の値を返すと、そのワークアイテムは従来どおりにスケジュールに組まれます。
Work Item Label
このノードがワークアイテムにどのようにラベルを付けるのかを決めます。 このパラメータによって、固有でないラベル文字列をワークアイテムに割り当てることができ、そのラベルを使用してアトリビュートパネル、タスクバー、スケジューラジョブ名のワークアイテムを区別することができます。
Use Default Label
このノード内のワークアイテムは、TOPネットワークからデフォルトのラベルを使用します。 デフォルトが設定されていない場合は、それらのワークアイテムにはラベルは付きません。
Inherit From Upstream Item
ワークアイテムは親ワークアイテムのラベルを継承します。
Custom Expression
ワークアイテム毎に評価される Label Expression カスタムエクスプレッションをワークアイテムのラベルに設定します。
Node Defines Label
ワークアイテムのラベルをこのノードの内部ロジックで定義します。
Label Expression
有効にすると、このパラメータを使用して、このノードで作成されたワークアイテムに独自のラベルを指定することができます。
このパラメータには、ワークアイテムアトリビュートの参照またはビルトインのプロパティを含めたエクスプレッションを使用することができます。
例えば、$OS: @pdg_frameは、フレーム値に基づいて各ワークアイテムのラベルを設定します。
Work Item Priority
このパラメータは、現行スケジューラがこのノード内のワークアイテムの優先度を設定する方法を決めます。
Inherit From Upstream Item
ワークアイテムは、親ワークアイテムの優先度を継承します。ワークアイテムに親ワークアイテムがなければ、その優先度は0に設定されます。
Custom Expression
ワークアイテムの優先度は、 Priority Expression の値に設定されます。
Node Defines Priority
ワークアイテムの優先度は、このノード自身の内部優先度計算に基づいて設定されます。
このオプションは、
Python Processor TOP, 
ROP Fetch TOP, ROP Output TOPのノードでのみ利用可能です。
これらのノードは、各自のノードロジックで実装された優先度設定スキームを定義しています。
Priority Expression
このパラメータには、ワークアイテムの優先度を設定するためのエクスプレッションを指定します。 このエクスプレッションは、ノード内のワークアイム毎に評価されます。
このパラメータは、 Work Item Priority が Custom Expression に設定されている場合にのみ利用可能です。
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