================================================================================
BEVFusion训练状态 + 新Docker评估指南
================================================================================
时间: 2025-10-30 16:25

================================================================================
一、当前训练状态 ✅ 优秀！
================================================================================

进度: Epoch [1][4450/30895] (14.4%完成)
Loss: 6.9 → 4.5 → 4.3 (稳定下降35%) ✅
GPU: 0-3 @ 100%利用率, 93-94%显存
温度: 44-46°C (健康)
进程: 24个正常运行

预计完成:
  - Epoch 1: ~15小时
  - 10 epochs: ~8.5天

性能改善:
  Stop Line dice: 0.94→0.74 (优化中)
  Divider dice: 0.96→0.85 (优化中)
  3D IoU: 0.620 (稳定)

结论: 训练非常稳定，无需干预 ✅

================================================================================
二、新Docker评估指南 (3步启动)
================================================================================

Step 1: 启动新Docker (在主机)
────────────────────────────────────────
docker run -it --gpus '"device=4,5,6,7"' \
  --shm-size=8g \
  -v /workspace/bevfusion:/workspace/bevfusion \
  -v <数据集路径>:/dataset/nuScenes \
  --name bevfusion-eval \
  <镜像名称> \
  /bin/bash

需要替换:
  <数据集路径> - nuScenes主机路径
  <镜像名称> - 与训练Docker相同


Step 2: 配置环境 (在新Docker内，10分钟)
────────────────────────────────────────
# 2.1 环境变量
export PATH=/opt/conda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/lib:/opt/conda/lib:/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

# 2.2 符号链接
cd /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/lib
ln -sf libtorch_cuda.so libtorch_cuda_cu.so
ln -sf libtorch_cuda.so libtorch_cuda_cpp.so
ln -sf libtorch_cpu.so libtorch_cpu_cpp.so

# 2.3 验证
cd /workspace/bevfusion
python -c "from mmcv.ops import nms_match; print('✅ OK')"
python -c "import torch; print('GPU数量:', torch.cuda.device_count())"


Step 3: 运行评估 (2-3小时)
────────────────────────────────────────
cd /workspace/bevfusion
bash eval_in_new_docker.sh

# 监控（另开终端进入同一容器）
docker exec -it bevfusion-eval bash
tail -f eval_results/epoch23_new_docker_*/eval.log

================================================================================
三、GPU资源分配
================================================================================

训练Docker:
  GPU 0-3: Stage 1训练 ████████ (持续运行)

评估Docker:
  GPU 4-7: Epoch 23评估 ████████ (2-3小时)

总体利用率: 100% ✅ 充分利用
物理隔离: ✅ 零冲突风险

================================================================================
四、已准备的文件
================================================================================

在 /workspace/bevfusion/ (共享目录):

评估准备:
  ✅ eval_in_new_docker.sh          (评估脚本)
  ✅ NEW_DOCKER_EVAL_GUIDE.md       (详细指南)
  ✅ EVAL_DEPLOYMENT_ANALYSIS.md    (方案对比)

Baseline数据:
  ✅ PHASE3_EPOCH23_BASELINE_PERFORMANCE.md
     → NDS 0.6941, mAP 0.6446
     → mIoU 0.4130, Stop Line 0.2657, Divider 0.1903

训练状态:
  ✅ TRAINING_STATUS_REPORT_20251030_1515.md
  ✅ monitor_phase4a_stage1.sh

所需文件 (已存在):
  ✅ epoch_23.pth (516MB)
  ✅ 配置文件

================================================================================
五、评估完成后
================================================================================

结果位置:
  eval_results/epoch23_new_docker_TIMESTAMP/
    ├── results.pkl
    └── eval.log

查看性能:
  grep -E "(NDS|mAP|mIoU)" eval_results/epoch23_*/eval.log

用途:
  → 验证baseline准确性
  → 等Epoch 1完成后对比
  → 量化Stage 1改进

================================================================================
快速参考
================================================================================

训练监控 (当前Docker):
  bash monitor_phase4a_stage1.sh
  tail -f phase4a_stage1_*.log | grep "Epoch \["

评估监控 (新Docker内):
  tail -f eval_results/epoch23_*/eval.log

GPU监控 (主机):
  watch -n 5 nvidia-smi

停止评估 (新Docker内):
  pkill -f "test.py"

删除评估Docker (主机，评估完成后):
  docker stop bevfusion-eval
  docker rm bevfusion-eval

================================================================================

当前状态: 训练稳定运行，新Docker评估指南已准备完成 ✅