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BEVFusion Phase 4A Stage 1 - 环境配置总结
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【训练配置】
训练阶段: Phase 4A Stage 1
开始时间: 2025-11-01 09:15 UTC
GPU配置:  8×Tesla V100S-32GB (100%满载)
分辨率:   600×600 GT (0.167m/pixel)
Batch:    1/GPU × 8 = 8
Epochs:   10
预计:     9.5天完成 (vs 4卡18天, 1.7×加速)

【关键路径】
配置: configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml
脚本: START_FROM_EPOCH1.sh
输出: /data/runs/phase4a_stage1/
日志: phase4a_stage1_new_*.log
预训练: /data/pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth
初始权重: /data/runs/phase4a_stage1/epoch_1.pth

【环境配置】
Python:   3.8
PyTorch:  1.9.1+cu111
CUDA:     12.8 (driver) / 11.1 (runtime)
mmcv:     1.4.0
torchpack: 分布式训练框架

【文档索引】
1. project/docs/Phase4A_Stage1_8GPU配置_20251101.md - 完整8卡配置
2. project/docs/8卡训练快速参考.md - 快速参考
3. project/README.md - 项目总览
4. CURRENT_8GPU_CONFIG.md - 当前配置快照

【快速命令】
启动:  nohup bash START_FROM_EPOCH1.sh > /tmp/train_8gpu.log 2>&1 &
监控:  nvidia-smi
进度:  tail -f $(ls -t phase4a_stage1_new_*.log | head -1) | grep Epoch
停止:  pkill -f "train.py"
清理:  bash cleanup_eval_hook.sh

【性能目标】
Epoch 1 (11/2):  Stop Line 0.30+, Divider 0.22+, mIoU 0.43+
Epoch 10 (11/10): Stop Line 0.35+, Divider 0.28+, mIoU 0.48+

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生成时间: 2025-11-01 12:20 UTC
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