关于DeepFaceLab的一些乱七八糟的小技巧

已于 2023-09-14 12:41:33 修改
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分类专栏： Windows 人工智能/机器学习 Python 文章标签： DFL deepfacelab workspace 工作目录 环境变量
于 2023-09-05 17:05:51 首次发布
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文章目录

（一）移动工作目录“workspace”

（1.1）DFL的工作目录

无论是原版DFL，还是改版ICE版目录结构。
都是在DFL的根目录%DFLPATH下，有个workspace目录。

因为某种原因（比如ICE版本没有源码，没办法修改源码用nvenc）……
所以需要同时使用原版和ICE版时，得不时地把内容移动到两个workspace里面。
当然也很简单只需要Ctrl-X+Ctrl-V就搞定了。

能不能让两个DFL用同一个工作目录呢？
Yes！可以！

（1.2）修改工作目录

然后修改原版DFL的：%DFLPATH\_internal\setenv.bat
把WORKSPACE环境变量修改成你移动后的路径。

rem ========== ADDITIONAL ENV ==========
SET WORKSPACE=%INTERNAL%\..\workspace    <--就是这里
SET DFL_ROOT=%INTERNAL%\DeepFaceLab

同时修改ICE版本DFL的：%DFLICEPATH\_internal\setenvICE.bat + ice.bat
把WORKSPACE环境变量修改成你移动后的路径。

rem ========== ADDITIONAL ENV ==========
SET WORKSPACE=%INTERNAL%\..\workspace    <--就是这里
SET WORK=%INTERNAL%\..\workspace         <--还有这里
SET DFL_ROOT=%INTERNAL%\FaceAI-ICE

修改到同一个目录，就可以共用workspace了。
比如我的目录结构中，两个DFL和它们的公用workspace改为了同级：

d:/xx/DeepFaceLab_ICE_1601
d:/xx/DeepFaceLab_NVIDIA
d:/xx/workspace
…

（二）升级CUDA,CUDNN,FFMPEG

DFL的发布包，为了方便的下载即用，打包了很多内容。
其中N卡相关的CUDA,CUDNN，视频处理相关的FFMPEG，都在\DFL根目录\_internal下有对应的目录。
里面文件的版本都蛮久的了。

升级方式：

  1. 最简单办法：下载对应的新的版本，覆盖已有文件（但会造成多个项目的公用文件重复）。
  2. 或者在操作系统中安装CUDA，下载CUDNN加入操作系统path环境变量，下载FFMPEG加入操作系统path环境变量，
    之后直接删除_internal中对应的CUDA,CUDNN,FFMPEG目录（可选：然后修改setenv.bat，去除相关路径）。

（三）模型配置文件瘦身

如果某个模型迭代次数太高，比如两千万次，那么无论什么操作都会很慢。
同样的事情也发生在xseg模型上，每次使用加载都要几分钟。

但其实并不是模型导致的慢，而是模型配置文件中，记录了太多的迭代情况。
虽然这些迭代的记录可以让我们看到loss曲线的变化，但太多以后确实非常影响加载速度，配置文件也会特别大。
在这里插入图片描述

如果你不在乎看不到这个loss曲线了，可以用工具删掉loss历史，以及预览。
这样每次训练，合成，加载xeg的时候，都可以节省很多时间。

🔗项目地址。
PS：这个工具是我自己写的（实在太慢不能忍）。

这个工具还可以增/删/改/查模型配置参数。

所以也可能被人用来改模型信息然后卖RMB，国内环境就是这样的，开源项目总是被人卖钱。
但是没有买卖就没有伤害，大家都不花钱买模型就好了。
明明很多人在免费分享，为啥要买呢。

（附）其它DeepFaceLab相关文章

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