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03ffe23a
编写于
9月 07, 2020
作者:
M
mindspore-ci-bot
提交者:
Gitee
9月 07, 2020
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操作
浏览文件
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!950 modify the link of clone and checkpoint
Merge pull request !950 from yepei6/master
上级
c851add5
d85c6f40
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
6 addition
and
6 deletion
+6
-6
tutorials/source_zh_cn/advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.md
...ce_zh_cn/advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.md
+6
-6
未找到文件。
tutorials/source_zh_cn/advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.md
浏览文件 @
03ffe23a
...
@@ -35,7 +35,7 @@ MindSpore是一个多元化的机器学习框架。既可以在手机等端侧
...
@@ -35,7 +35,7 @@ MindSpore是一个多元化的机器学习框架。既可以在手机等端侧
目前,Window上暂只支持支持CPU,Ubuntu与EulerOS上支持CPU、GPU与Ascend AI处理器三种处理器。
目前,Window上暂只支持支持CPU,Ubuntu与EulerOS上支持CPU、GPU与Ascend AI处理器三种处理器。
>你可以在这里找到完整可运行的样例代码:
https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/mobilenetv2
>你可以在这里找到完整可运行的样例代码:
<https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/mobilenetv2>
## 任务描述及准备
## 任务描述及准备
...
@@ -114,7 +114,7 @@ MindSpore是一个多元化的机器学习框架。既可以在手机等端侧
...
@@ -114,7 +114,7 @@ MindSpore是一个多元化的机器学习框架。既可以在手机等端侧
在Gitee中克隆
[
MindSpore开源项目仓库
](
https://gitee.com/mindspore/mindspore.git
)
,进入
`./model_zoo/official/cv/mobilenetv2/`
。
在Gitee中克隆
[
MindSpore开源项目仓库
](
https://gitee.com/mindspore/mindspore.git
)
,进入
`./model_zoo/official/cv/mobilenetv2/`
。
```
bash
```
bash
git clone https://gitee.com/mindspore/mindspore
/pulls/5766
git clone https://gitee.com/mindspore/mindspore
.git
cd
./mindspore/model_zoo/official/cv/mobilenetv2
cd
./mindspore/model_zoo/official/cv/mobilenetv2
```
```
...
@@ -144,12 +144,12 @@ cd ./mindspore/model_zoo/official/cv/mobilenetv2
...
@@ -144,12 +144,12 @@ cd ./mindspore/model_zoo/official/cv/mobilenetv2
### 准备预训练模型
### 准备预训练模型
[
下载预训练模型
](
https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/mobilenetv2_openimage_lite/mobilenet
V
2.ckpt
)
到以下目录:
[
下载预训练模型
](
https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/mobilenetv2_openimage_lite/mobilenet
v
2.ckpt
)
到以下目录:
`./pretrain_checkpoint/[pretrain_checkpoint_file]`
`./pretrain_checkpoint/[pretrain_checkpoint_file]`
```
Python
```
Python
mkdir pretrain_checkpoint
mkdir pretrain_checkpoint
wget -P ./pretrain_checkpoint https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/mobilenetv2_openimage_lite/mobilenet
V
2.ckpt
wget -P ./pretrain_checkpoint https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/mobilenetv2_openimage_lite/mobilenet
v
2.ckpt
```
```
### 准备数据
### 准备数据
...
@@ -247,7 +247,7 @@ sh run_eval.sh [PLATFORM] [DATASET_PATH] [PRETRAIN_CKPT_PATH] [HEAD_CKPT_PATH]
...
@@ -247,7 +247,7 @@ sh run_eval.sh [PLATFORM] [DATASET_PATH] [PRETRAIN_CKPT_PATH] [HEAD_CKPT_PATH]
## 加载增量学习训练
## 加载增量学习训练
Windows系统上,MobileNetV2做增量学习训练时,只能运行
`train.py`
。Linux系统上,使用MobileNetV2做增量学习训练时,可以选择运行
`run_train.sh`
, 并在运行Shell脚本文件时传入
[
参数
](
#参数简介
)
。
Windows系统上,MobileNetV2做增量学习训练时,只能运行
`train.py`
。Linux系统上,使用MobileNetV2做增量学习训练时,可以选择运行
`run_train.sh`
, 并在运行Shell脚本文件时传入
[
参数
](
https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.html#id8
)
。
Windows系统输出信息到交互式命令行,Linux系统环境下运行
`run_train.sh`
时,命令行结尾使用
`&> [log_file_path]`
将标准输出与错误输出写入log文件。 增量学习成功开始训练,
`./train/device*/log*.log`
中会持续写入每一个epoch的训练时间与Loss等信息。若未成功,上述log文件会写入失败报错信息。
Windows系统输出信息到交互式命令行,Linux系统环境下运行
`run_train.sh`
时,命令行结尾使用
`&> [log_file_path]`
将标准输出与错误输出写入log文件。 增量学习成功开始训练,
`./train/device*/log*.log`
中会持续写入每一个epoch的训练时间与Loss等信息。若未成功,上述log文件会写入失败报错信息。
...
@@ -376,7 +376,7 @@ Windows系统输出信息到交互式命令行,Linux系统环境下运行`run_
...
@@ -376,7 +376,7 @@ Windows系统输出信息到交互式命令行,Linux系统环境下运行`run_
### 验证模型
### 验证模型
使用验证集测试模型性能,需要输入必要
[
参数
](
#参数简介
)
,
`--platform`
默认为“Ascend”,可自行设置为"CPU"或"GPU"。最终在交互式命令行中展示标准输出与错误输出,或者将其写入
`infer.log`
文件。
使用验证集测试模型性能,需要输入必要
[
参数
](
https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.html#id8
)
,
`--platform`
默认为“Ascend”,可自行设置为"CPU"或"GPU"。最终在交互式命令行中展示标准输出与错误输出,或者将其写入
`infer.log`
文件。
```
Shell
```
Shell
# Windows/Linux with Python
# Windows/Linux with Python
...
...
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