# 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...
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 ...
out = paddle.reshape(out, shape=[N, C * D, H, W]) return out 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33.
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...