隨著進度條的推進，誤差曲線開始平穩下降。
這意味著模型正在有效地收斂，並不是在瞎跑。
會議室裡的人連呼吸都變得小心翼翼，生怕喘氣的聲音大了會打斷這臺機器的運算。
大衛咬著自己的大拇指指甲，眼睛一眨不眨。
約翰則雙手按在桌子邊緣，手背上的青筋因為用力過度而凸起。
但這幾張廢舊A顯示卡的算力實在太拉胯了。
加上IgeNet那一百多萬張圖片的龐大資料量，終端上的進度條挪動得令人髮指。
李飛飛看了一眼時間，叫停了眾人的死盯。
“進度太慢，今天跑不完的。大家先回各自工位，去忙手頭的事情。”
老闆發了話，眾人只好散開。
但根本沒人有心思做自己的科研專案。
回到工位後，實驗室裡出奇的安靜。
沒有人在敲論文，也沒有人在調程式碼。
所有人的電腦螢幕上，清一色全掛著TensorFlow的線上文件。
大家都在瘋狂鑽研這套全新的底層邏輯。
一號會議室成了全實驗室關注的焦點。
每隔十幾分鍾，就會有人找藉口溜達過去。
大家看完那個緩慢增加的百分比後，又滿臉焦急地回到工位，帶著抓心撓肝的期待感繼續啃文件。
這種漫長又未知的等待，把整個實驗室的人折磨得坐立難安。
跑訓練的第一天晚上，陳冉乾脆把睡袋搬到了會議室的地板上，時不時就爬起來看一眼螢幕。
整整兩天兩夜。
這臺裝滿廢舊顯示卡的測試機，發出長達四十八小時的算力轟鳴。
第三天傍晚，大家再也坐不住了。
整個實驗室的人不約而同地放下了手頭假裝在乾的活，全部湧入了一號會議室。
因為根據陳冉記錄的耗時資料，最後一個批處理馬上就要跑完了。
幾十號人擠在會議室裡，連大氣都不敢喘。
當進度條終於跑到100%時，終端螢幕卡頓了一秒。
隨後，一行最終的驗證集評估結果跳了出來。
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