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0000000000000000000000000000000000000000..6a7ef44ea1a0aa3139f9b1039d389aaa22839d43 --- /dev/null +++ b/output/lora_128_dim_384_A100/train.log @@ -0,0 +1,5924 @@ + +====================================================================== +Command: train_script.py --name lora_128_dim_384_A100 --batch-size 3 --adapter-lr 1e-3 --lora-lr 1e-4 --adapter-mlp --lora-rank 128 --fusion-dim 384 --hf-repo JasonXF/SynthUrbanSAT-Output --seed 42 +====================================================================== +Run dir : output/lora_128_dim_384_A100 +Log file: output/lora_128_dim_384_A100/train.log +GPU: NVIDIA A800-SXM4-80GB | VRAM: 79.3 GiB | PyTorch: 2.5.1+cu121 +wandb: [wandb.login()] Loaded credentials for https://api.wandb.ai from WANDB_API_KEY. +wandb: Currently logged in as: hkujasonjiang (hku-xg-boost) to https://api.wandb.ai. Use `wandb login --relogin` to force relogin +wandb: setting up run adqsqc3m (0.1s) + m wandb: setting up run adqsqc3m (0.1s) + m wandb: setting up run adqsqc3m (0.1s) + m wandb: setting up run adqsqc3m (0.1s) + m wandb: setting up run adqsqc3m (0.1s) + m wandb: setting up run adqsqc3m (0.6s) + m wandb: setting up run adqsqc3m (0.6s) + m wandb: setting up run adqsqc3m (0.6s) + m wandb: setting up run adqsqc3m (0.6s) + m wandb: Tracking run with wandb version 0.26.0 +wandb: Run data is saved locally in /m2v_intern/changchirui03/jj/SynthUrbanSAT/wandb/run-20260423_143003-adqsqc3m +wandb: Run `wandb offline` to turn off syncing. +wandb: Syncing run lora_128_dim_384_A100-train-20260423-142959 +wandb: View project at https://wandb.ai/hku-xg-boost/lora_128_dim_384_A100 +wandb: View run at https://wandb.ai/hku-xg-boost/lora_128_dim_384_A100/runs/adqsqc3m + +Run Summary: + name lora_128_dim_384_A100 + fusion MLP (lightweight) + LoRA ON (rank=128) + depth input enabled + min-SNR weighting ON + data augmentation OFF + adapter_lr 0.001 + lora_lr 0.0001 + overfit mode False + +Final Configuration: + Paths: + transformer_path weights/flux2_dev_fp8mixed.safetensors + vae_path weights/flux2-vae.safetensors + controlnet_path weights/FLUX.2-dev-Fun-Controlnet-Union-2602.safetensors + dataset_dir dataset + color_map_path configs/color_map.json + output_dir output/lora_128_dim_384_A100 + text_encoder_path weights/mistral_3_small_flux2_fp8.safetensors + precomputed_embeddings output/text_embeddings_global.pt + Model: + image_size 1024 + num_classes 6 + control_in_dim 3072 + fusion_dim 384 + num_fusion_blocks 3 + num_heads 12 + num_fourier_bands 32 + boundary_threshold 0.1 + Training: + num_epochs 500 + batch_size 3 + adapter_lr 0.001 + lora_lr 0.0001 + weight_decay 0.01 + max_grad_norm 1.0 + grad_accum_steps 4 + guidance_scale 3.5 + num_workers 0 + Text Encoder: + text_seq_len 512 + text_dim 15360 + Logging: + log_interval 10 + save_every_n_epochs 5 + val_every_n_epochs 1 + WandB: + wandb_entity hku-xg-boost + wandb_project lora_128_dim_384_A100 + Resume: + resume_from (not set) +[MEM @ pre-flight] RAM: 35.7/1007.0 GiB (3.5%) | VRAM: 0.0/79.3 GiB (0.0%) + +Pre-flight checks... + ✓ torch + ✓ diffusers + ✓ safetensors + ✓ Pillow + ✓ tifffile + ✓ wandb + ✓ transformers + ✓ psutil + ✓ GPU: NVIDIA A800-SXM4-80GB (79.3 GiB VRAM) + ✓ transformer_path: weights/flux2_dev_fp8mixed.safetensors (35.5 GB) + ✓ vae_path: weights/flux2-vae.safetensors (0.3 GB) + ✓ controlnet_path: weights/FLUX.2-dev-Fun-Controlnet-Union-2602.safetensors (8.2 GB) + ✓ text_encoder_path: weights/mistral_3_small_flux2_fp8.safetensors (18.0 GB) + ✓ train/rgb: 400 files + ✓ train/seg: 400 files + ✓ train/depth: 400 files + ✓ val/rgb: 80 files + ✓ val/seg: 80 files + ✓ val/depth: 80 files + ✓ test/rgb: 30 files + ✓ test/seg: 30 files + ✓ test/depth: 30 files + ✓ prompt.json found + +All pre-flight checks passed. + +============================================================ + [1/8] Text Embeddings +============================================================ + Loading cached embedding from output/text_embeddings_global.pt + Loaded global text embedding from output/text_embeddings_global.pt (shape: torch.Size([512, 15360])) + +============================================================ + [2/8] Loading VAE +============================================================ + Done (4.6s), VRAM: 0.16 GiB +[MEM @ after VAE] RAM: 36.2/1007.0 GiB (3.6%) | VRAM: 0.2/79.3 GiB (0.2%) + +============================================================ + [3/8] Loading Transformer +============================================================ + Dequantizing FP8 transformer weights... + Dequantized 128 FP8 tensors + Converting ComfyUI → diffusers keys... + Converted: 331 diffusers keys + Loading ControlNet weights... + ControlNet: 76 keys + Creating Flux2ControlTransformer2DModel (control_in_dim=3072)... + Skipped 2 control_img_in keys (dim mismatch): + control_img_in.bias [6144] + control_img_in.weight [6144, 260] + Missing: 2, Unexpected: 0 + Initialized control_img_in.weight [6144, 3072] on cuda + Initialized control_img_in.bias [6144] on cuda + FP8 compression: 203 frozen Linears, 67.9 → 37.9 GiB (saved 30.0 GiB) + Done (125.9s), VRAM: 37.87 GiB + Gradient checkpointing: enabled + Backbone FROZEN: all transformer params set requires_grad=False + Gradients will still propagate to HDC²A via control_context autograd +[MEM @ after Transformer] RAM: 36.1/1007.0 GiB (3.6%) | VRAM: 37.9/79.3 GiB (47.7%) + +============================================================ + [4/8] Creating HDC²A Adapter +============================================================ + Fusion mode: MLP (lightweight) +HDC²A: 7.4M params +Control: 0.0M params +Total trainable: 7.4M params + +============================================================ + [4.5/8] Applying LoRA to ControlNet Control Blocks +============================================================ + LoRA rank=128, alpha=128.0, dropout=0 + LoRA control_transformer_blocks.0.attn.to_q [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.0.attn.to_k [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.0.attn.to_v [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.0.attn.add_q_proj [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.0.attn.add_k_proj [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.0.attn.add_v_proj [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.0.attn.to_out.0 [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.1.attn.to_q [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.1.attn.to_k [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.1.attn.to_v [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.1.attn.add_q_proj [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.1.attn.add_k_proj [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.1.attn.add_v_proj [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.1.attn.to_out.0 [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.2.attn.to_q [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.2.attn.to_k [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.2.attn.to_v [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.2.attn.add_q_proj [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.2.attn.add_k_proj [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.2.attn.add_v_proj [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.2.attn.to_out.0 [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.3.attn.to_q [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.3.attn.to_k [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.3.attn.to_v [6144→6144] + LoRA control_transformer_blocks.3.attn.to_out.0 [6144→6144] + + LoRA modules injected: 25 + LoRA trainable params: 39.32M + +Parameter Statistics: + HDC²A Adapter: total=7.4M trainable=7.4M + ControlNet (frozen): total=4172.8M LoRA trainable=39.32M + Flux2 backbone: total=0.0M trainable=0.0M ✓ + ────────────────────────────────────────────────── + Total trainable: HDC²A 7.4M + LoRA 39.32M = 46.70M + +============================================================ + [5/8] Building Optimizer +============================================================ + AdamW: adapter_lr=1.00e-03, lora_lr=1.00e-04 + param_group 'adapter': 46 tensors, lr=1.00e-03 + param_group 'lora': 50 tensors, lr=1.00e-04 + Scheduler: 400 warmup steps → cosine over ~16500 steps + [6/8] Resume: skipped (no checkpoint specified) + +============================================================ + [7/8] Forward Sanity Check +============================================================ + [test 1/4] Forward pass (eval mode)... + Output shape: torch.Size([1, 4096, 128]) + Output stats: mean=0.0388, std=0.5117 + VRAM peak (forward): 68.44 GiB + [test 2/4] Loss computation (train mode)... + Loss value: 1.422659 + [test 3/4] Backward pass... + Backward completed. VRAM peak (backward): 46.98 GiB + [test 4/4] Gradient flow check... + HDC²A: 46/46 params have non-zero grad + Control: 25/50 params have non-zero grad + Top grad norms (HDC²A): + semantic_encoder.conv_stem.6.weight: 0.002243 + depth_encoder.conv_stem.6.weight: 0.002121 + semantic_encoder.proj.weight: 0.001343 + depth_encoder.proj.weight: 0.001297 + W_s.weight: 0.001251 + Test result: PASSED +[MEM @ after test] RAM: 36.5/1007.0 GiB (3.6%) | VRAM: 38.0/79.3 GiB (47.9%) + +============================================================ + [8/8] Loading Data +============================================================ +[Data] Data augmentation: disabled +[Data] Train: 400 samples, batch_size=3 +[Data] Train: using global text embeddings +[Data] Val: 80 samples, batch_size=3 +[Data] Test: 30 samples, batch_size=3 + +====================================================================== +Starting training: 500 epochs × 133 steps = 66500 total steps + batch_size=3, grad_accum=4, world_size=1, effective_bs=12 + adapter_lr=1.00e-03, lora_lr=1.00e-04, weight_decay=0.01 +====================================================================== + [Milestone Vis] steps: [0, 6650, 13300, 19950, 26600, 33250, 39899, 46549, 53199, 59849, 66499] + [Milestone Vis] 10 grids: train_0(5), train_1(5), val_0(5), val_1(5), test_0(5), test_1(5), test_2(5), test_3(5), test_4(5), test_5(5) + +--- Epoch 0/499 (0% done) --- + [MilestoneVis] train_0 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] train_0 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_train_0.png + [MilestoneVis] train_1 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] train_1 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_train_1.png + [MilestoneVis] val_0 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] val_0 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_val_0.png + [MilestoneVis] val_1 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] val_1 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_val_1.png + [MilestoneVis] test_0 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] test_0 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_test_0.png + [MilestoneVis] test_1 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] test_1 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_test_1.png + [MilestoneVis] test_2 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] test_2 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_test_2.png + [MilestoneVis] test_3 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] test_3 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_test_3.png + [MilestoneVis] test_4 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] test_4 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_test_4.png + [MilestoneVis] test_5 step 0 ✓ + [MilestoneGrid] test_5 → output/lora_128_dim_384_A100/milestone_vis/milestone_grid_test_5.png + [HF Upload] syncing to JasonXF/SynthUrbanSAT-Output/output/lora_128_dim_384_A100 ... + Processing Files (0 / 0) : | | 0.00B / 0.00B + New Data Upload : | | 0.00B / 0.00B  + + ...milestone_grid_test_0.png: 1%|7 | 16.2kB / 2.02MB  + + + ...milestone_grid_test_1.png: 1%|7 | 15.8kB / 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