二、LFR_m、LFR_n参数设置
为了更方便调试LFR_m、LFR_n参数的设置，将训练、开发集的json做些精简：
原始训练集：120098条语音 精简后： 9条语音
原始开发集：14326条语音 精简后：10条语音
具体精简情况可以见《Speech-Transformer项目参数设置1》
单独调试train.py程序，batch_frames设置为1，远小于所有语音的frames数，LFR_m设置为1，LFR_n设置为4
在model.cuda()处设置断点，每次运行到此处暂停，运行F8 步过，查看GPU Memory Usage
GPU Memory Usage
此时模型加载进入GPU
LFR_m设置为1，LFR_n设置为1
LFR_m设置为1，LFR_n设置为2
LFR_m设置为1，LFR_n设置为4
LFR_m设置为1，LFR_n设置为8
在solver.py文件中print('Train Summary... 此行设置断点
此处训练集数据加载到GPU
在solver.py文件中print('Valid Summary... 此行设置断点
此处开发集数据加载到GPU
观察此时的GPU Memory占用：
GPU Memory Usage
LFR_m设置为1，LFR_n设置为2
训练集加载
开发集加载
LFR_m设置为1，LFR_n设置为4
训练集加载
开发集加载
LFR_m设置为1，LFR_n设置为8
训练集加载
开发集加载
