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add doc for table training

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### 2.1 训练
TBD
#### 数据准备
训练数据使用公开数据集[PubTabNet](https://arxiv.org/abs/1911.10683),可以从[官网](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet)下载。PubTabNet数据集包含约50万张表格数据的图像,以及图像对应的html格式的注释。
#### 启动训练
*如果您安装的是cpu版本,请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false*
```shell
# 单机单卡训练
python3 tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml
# 单机多卡训练,通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml
```
上述指令中,通过-c 选择训练使用configs/table/table_mv3.yml配置文件。有关配置文件的详细解释,请参考[链接](./config.md)
#### 断点训练
如果训练程序中断,如果希望加载训练中断的模型从而恢复训练,可以通过指定Global.checkpoints指定要加载的模型路径:
```shell
python3 tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml -o Global.checkpoints=./your/trained/model
```
**注意**`Global.checkpoints`的优先级高于`Global.pretrain_weights`的优先级,即同时指定两个参数时,优先加载`Global.checkpoints`指定的模型,如果`Global.checkpoints`指定的模型路径有误,会加载`Global.pretrain_weights`指定的模型。
### 2.2 评估
先cd到PaddleOCR/ppstructure目录下
......
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