train_on_xpu.md 1.9 KB
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# 图像分类昆仑模型介绍(持续更新中)
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## 目录
* [1. 前言](#1)
* [2. 昆仑训练](#2)
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    * [2.1 ResNet50](#2.1)
    * [2.2 MobileNetV3](#2.2)
    * [2.3 HRNet](#2.3)
    * [2.4 VGG16/19](#2.4)
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 <a name='1'></a>
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## 1. 前言
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* 本文档介绍了目前昆仑支持的模型以及如何在昆仑设备上训练这些模型。支持昆仑的 PaddlePaddle 安装参考 install_kunlun(https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc/blob/develop/doc/paddle/install/install_Kunlun_zh.md)
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<a name='2'></a>

## 2. 昆仑训练
* 数据来源和预训练模型参考[quick_start](../quick_start/quick_start_classification_new_user.md)。昆仑训练效果与 CPU/GPU 对齐。

<a name='2.1'></a>

### 2.1 ResNet50
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25 26
* 命令:

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27 28 29 30 31 32 33
```shell
python3.7 ppcls/static/train.py \
    -c ppcls/configs/quick_start/kunlun/ResNet50_vd_finetune_kunlun.yaml \
    -o use_gpu=False \
    -o use_xpu=True \
    -o is_distributed=False
```
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与 cpu/gpu 训练的区别是加上 -o use_xpu=True, 表示执行在昆仑设备上。
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 <a name='2.2'></a>

### 2.2 MobileNetV3
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40 41
* 命令:

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42 43 44 45 46 47 48
```shell
python3.7 ppcls/static/train.py \
    -c ppcls/configs/quick_start/MobileNetV3_large_x1_0.yaml \
    -o use_gpu=False \
    -o use_xpu=True \
    -o is_distributed=False
```
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<a name='2.3'></a>

### 2.3 HRNet
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53 54
* 命令:

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55 56 57 58 59 60 61
```shell
python3.7 ppcls/static/train.py \
    -c ppcls/configs/quick_start/kunlun/HRNet_W18_C_finetune_kunlun.yaml \
    -o is_distributed=False \
    -o use_xpu=True \
    -o use_gpu=False
```
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<a name='2.4'></a>
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### 2.4 VGG16/19
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66 67
* 命令:

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68 69
```shell
python3.7 ppcls/static/train.py \
70
    -c ppcls/configs/quick_start/kunlun/VGG16_finetune_kunlun.yaml \
G
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71 72 73 74 75 76
    -o use_gpu=False \
    -o use_xpu=True \
    -o is_distributed=False
```
```shell
python3.7 ppcls/static/train.py \
77
    -c ppcls/configs/quick_start/kunlun/VGG19_finetune_kunlun.yaml \
G
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78 79 80 81
    -o use_gpu=False \
    -o use_xpu=True \
    -o is_distributed=False
```