随着进度条的推进，误差曲线开始平稳下降。
这意味着模型正在有效地收敛，并不是在瞎跑。
会议室里的人连呼吸都变得小心翼翼，生怕喘气的声音大了会打断这台机器的运算。
大卫咬着自己的大拇指指甲，眼睛一眨不眨。
约翰则双手按在桌子边缘，手背上的青筋因为用力过度而凸起。
但这几张废旧AMD显卡的算力实在太拉胯了。
加上ImageNet那一百多万张图片的庞大数据量，终端上的进度条挪动得令人发指。
李飞飞看了一眼时间，叫停了众人的死盯。
“进度太慢，今天跑不完的。大家先回各自工位，去忙手头的事情。”
老板发了话，众人只好散开。
但根本没人有心思做自己的科研项目。
回到工位后，实验室里出奇的安静。
没有人在敲论文，也没有人在调代码。
所有人的电脑屏幕上，清一色全挂着TensorFlow的在线文档。
大家都在疯狂钻研这套全新的底层逻辑。
一号会议室成了全实验室关注的焦点。
每隔十几分钟，就会有人找借口溜达过去。
大家看完那个缓慢增加的百分比后，又满脸焦急地回到工位，带着抓心挠肝的期待感继续啃文档。
这种漫长又未知的等待，把整个实验室的人折磨得坐立难安。
跑训练的第一天晚上，陈冉干脆把睡袋搬到了会议室的地板上，时不时就爬起来看一眼屏幕。
整整两天两夜。
这台装满废旧显卡的测试机，发出长达四十八小时的算力轰鸣。
第三天傍晚，大家再也坐不住了。
整个实验室的人不约而同地放下了手头假装在干的活，全部涌入了一号会议室。
因为根据陈冉记录的耗时数据，最后一个批处理马上就要跑完了。
几十号人挤在会议室里，连大气都不敢喘。
当进度条终于跑到100%时，终端屏幕卡顿了一秒。
随后，一行最终的验证集评估结果跳了出来。
正确率: 59.78%
接近百分之六十的正确率。
这个数字，和排行榜上“玉泉路扛把子”提交的成绩完全吻合。
测试正式结束。
机箱风扇的转速终于降了下来，轰鸣声变成了低沉的嗡嗡运转声。
亲眼目睹了
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