From d85c6f4040228b9a5f52e4e6719c7953f215bd95 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Payne Date: Mon, 7 Sep 2020 10:45:35 +0800 Subject: [PATCH] modify the link of clone and pretrain_checkpoint --- .../advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.md | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.md b/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.md index a7e647eb..db88e9d5 100644 --- a/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.md +++ b/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/mobilenetv2_incremental_learning.md @@ -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。 ->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： ## 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 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 -git clone https://gitee.com/mindspore/mindspore/pulls/5766 +git clone https://gitee.com/mindspore/mindspore.git 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 -[下载预训练模型](https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/mobilenetv2_openimage_lite/mobilenetV2.ckpt)到以下目录： +[下载预训练模型](https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/mobilenetv2_openimage_lite/mobilenetv2.ckpt)到以下目录： `./pretrain_checkpoint/[pretrain_checkpoint_file]` ```Python mkdir pretrain_checkpoint -wget -P ./pretrain_checkpoint https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/mobilenetv2_openimage_lite/mobilenetV2.ckpt +wget -P ./pretrain_checkpoint https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/mobilenetv2_openimage_lite/mobilenetv2.ckpt ``` ### 准备数据 @@ -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 -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。 @@ -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 -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 # Windows/Linux with Python -- GitLab