到底訓練速度，怎麼看才是最佳選擇啊？

main9dog

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同個MODEL測試

batch_size: 8

[20:18:09][#5293269][0246ms][0.1707][0.2049]

batch_size: 10[20:17:04][#5293199][0291ms][0.1820][0.2099]

batch_size: 12[20:24:23][#5294512][0315ms][0.2198][0.2277]

12最好？？

AI：

EGs/s 計算公式（Faceswap Forum 討論如 "Iterations, batch size and Eg / s" 一致確認）：EGs/s = batch_size × (1000 / iteration ms)（這等於每秒 iteration 數 × batch_size = 每秒處理的有效臉數）

用你的實際 log 精準算一次：

• batch_size 8：[0246ms]每秒 iteration 數 = 1000 / 246 ≈ 4.065EGs/s = 8 × 4.065 ≈ 32.52 faces/s
• batch_size 10：[0291ms]每秒 iteration 數 = 1000 / 291 ≈ 3.436EGs/s = 10 × 3.436 ≈ 34.36 faces/s
• batch_size 12：[0315ms]每秒 iteration 數 = 1000 / 315 ≈ 3.175EGs/s = 12 × 3.175 ≈ 38.10 faces/s    ← 說這樣是最好的
  
  
  真的是這樣看嗎？
  

之前聽說是看  [數字越低越好ms] ？


所以到底是看什麼值？