# PaddleClas通过launch方式启动多卡多进程训练 # 通过设置FLAGS_selected_gpus 指定GPU运行卡号 python -m paddle.distributed.launch \ --selected_gpus="0,1,2,3" \ tools/train.py \ -c ./configs/ResNet/ResNet50_vd.yaml 输出日志示例如下: epoch:0 train step:13 loss:7.9561 top1:0.0156 top5:...
In [ ] !python3 tools/train.py -c config.yaml 上述命令中,参数--logdir 用于指定保存 VisualDL 日志的目录,VisualDL 将遍历并且迭代寻找指定目录的子目录,将所有实验结果进行可视化。 6.模型推理 当训练得到一个模型之后,如何确定模型的好坏,需要将模型在验证集上进行评估。评估指标一般是 Top1-Acc 或者 Top...
训练脚本指令如下:PaddleClas通过launch方式启动多卡多进程训练 通过设置FLAGS_selected_gpus 指定GPU运行卡号 python -m paddle.distributed.launch --selected_gpus="0" tools/train.py -c ./configs/ResNet/ResNet50_vd.yaml 1. #!python -m paddle.distributed.launch --selected_gpus="0" tools/train.py -...
以下是关于[PaddleOCR例子]的一篇1500-2000字文章。 PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle的开源OCR工具箱,用于文本识别和文字检测任务。它提供了预训练模型和示例代码,使用户可以快速搭建和训练自己的OCR模型。本文将介绍PaddleOCR的使用方法,并通过一个例子来演示其功能和性能。 首先,我们需要安装PaddleOCR。PaddleOCR可以通过pip...
py \ -c /home/aistudio/ResNet50.yaml 五、模型评估 在训练的过程中,PaddleClas就可以进行边训练边评估,并根据评估的精度值将最优模型参数存储在output/xxx/best_model目录中。 在训练结束后,可以再单独使用eval.py文件进行评估操作。 然后就可以使用存盘的模型文件进行模型预测,一般在研究阶段和比赛阶段,就是...
PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/Cudnn库。cmake编译时,首先在系统路径(/usr/lib:/usr/local/lib)中搜索这几个库,同时也会读取相关路径变量来进行搜索。 通过使用-D命令可以设置,例如 cmake..-DMKL_ROOT=/opt/mkl/-DCUDNN_ROOT=/opt/cudnnv5 ...
6.1 预设功能的介绍 PaddleCraft 不仅仅是一个简单的模型加载与调用工具,它还配备了一系列预设功能,旨在简化用户的开发流程,提升工作效率。这些预设功能覆盖了从模型初始化到最终应用的各个环节,包括但不限于模型融合、参数微调、数据预处理等。通过这些功能,用户可以更加专注于业务逻辑的实现,而无需过多担忧底层技术细...
一、「项目介绍」 本项目采用PaddleOCR开源框架进行写英文单词识别,流程分为数据集构建、数据集处理、模型搭建与预测、推理等,数据集采用好未来教育提供的开源数据集,每张图片对应多个单词,相比传统单个手写数字识别具有一定难度,项目采用CRNN+CTC方法,设定相关参数值,实现不定长的手写英文单词识别。 「✨效果展示:」 ...
Constant(0.0)) return weight_attr, bias_attr ##维度变换,需要计算的是每个头所有patch的head_dim def transpose_multihead(self, x): """[B, N, C] -> [B, N, n_heads, head_dim] -> [B, n_heads, N, head_dim]""" new_shape = x.shape[:-1] + [self.num_heads, self.attn_head...