Add RepLKNet_B.yml and replknet.py

[Asia-Leee]

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[TingquanGao]

许多训练超参数没有对齐，建议参考下paddleclas中其他模型的配置，如DeiT、TinyNet等。下面这几个是比较明显的问题，建议再确认对齐一下配置：

1. 涉及到resize的地方一般需要设置backend为pil；
2. batch_size也没有对齐；
3. 使用TimmAutoAugment替换randaugment；
4. 官方似乎用了color jitter;

[Asia-Leee]

许多训练超参数没有对齐，建议参考下paddleclas中其他模型的配置，如DeiT、TinyNet等。下面这几个是比较明显的问题，建议再确认对齐一下配置：

1. 涉及到resize的地方一般需要设置backend为pil；
2. batch_size也没有对齐；
3. 使用TimmAutoAugment替换randaugment；
4. 官方似乎用了color jitter;

已经修改数据预处理部分的参数对齐 . batch_size设置为128, update频率设置为8, 总的bs为 12888
源码中没有触发color jitter 由于使用了auto_augment

[TingquanGao]

提交pr的yaml文件中的注释都删掉吧

[TingquanGao]

这里的格式不对

[TingquanGao]

确认是128吗？我看似乎是64？

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 main.py --model RepLKNet-31B --drop_path 0.5 --batch_size 64 --lr 4e-3 --update_freq 4 --model_ema true --model_ema_eval true --data_path /path/to/imagenet-1k --warmup_epochs 10 --epochs 300 --output_dir your_training_dir

https://github.com/DingXiaoH/RepLKNet-pytorch#pretrain-replknet-31b-on-imagenet-1k

[TingquanGao]

我看好像是4？

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 main.py --model RepLKNet-31B --drop_path 0.5 --batch_size 64 --lr 4e-3 --update_freq 4 --model_ema true --model_ema_eval true --data_path /path/to/imagenet-1k --warmup_epochs 10 --epochs 300 --output_dir your_training_dir