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docs/zh_CN/faq_series/faq_2021_s1.md

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 ### Q1.3 在 docker 中训练的时候，数据路径和配置均没问题，但是一直报错 `SystemError: (Fatal) Blocking queue is killed because the data reader raises an exception`，这是为什么呢？
 
-**A**：这可能是因为 docker 中共享内存太小导致的。创建 docker 的时候，`/dev/shm` 的默认大小为 64M，如果使用多进程读取数据，共享内存可能不够，因此需要给`/dev/shm` 分配更大的空间，在创建 docker 的时候，传入`--shm-size=8g` 表示给`/dev/shm` 分配 8g 的空间，一般是够用的。
+**A**：这可能是因为 docker 中共享内存太小导致的。创建 docker 的时候，`/dev/shm` 的默认大小为 64M，如果使用多进程读取数据，共享内存可能不够，因此需要给 `/dev/shm` 分配更大的空间，在创建 docker 的时候，传入 `--shm-size=8g` 表示给 `/dev/shm`  分配 8G 的空间，一般是够用的。
 
 
 ### Q1.4 PaddleClas 提供的 10W 类图像分类预训练模型在哪里下载，应该怎么使用呢？
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 另外，Plain 结构对于剪枝操作也更为友好。
 
-注：“Plain 结构”与“结构重参数化(structural re-parameterization)技术”出自论文“RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again”。Plain 结构网络模型指整个网络不存在分支结构，也即网络中第 `i` 层 layer 的输入为第 `i-1` 层 layer 的输出，第 `i` 层 layer 的输出为第 `i+1 `层 layer 的输入。
+注：“Plain 结构”与“结构重参数化(structural re-parameterization)技术”出自论文“RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again”。Plain 结构网络模型指整个网络不存在分支结构，也即网络中第 `i` 层 layer 的输入为第 `i-1` 层 layer 的输出，第 `i` 层 layer 的输出为第 `i+1` 层 layer 的输入。
 
 ### Q3.2:  ACNet 的创新点主要在哪里？
 **A**：
@@ -126,7 +126,7 @@ ACNet 意为“Asymmetric Convolution Block”，即为非对称卷积模块，
 
 首先训练阶段的 RepVGG 采用多分支结构，可以看作是在传统 VGG 网络的基础上，增加了 `1*1` 卷积和恒等映射的残差结构，而推理阶段的 RepVGG 则退化为 VGG 结构。训练阶段 RepVGG 到推理阶段 RepVGG 的网络结构转换使用“结构重参数化”技术实现。
 
-对于恒等映射，可将其视为参数均为 `1` 的 `1*1` 卷积核作用在输入特征图的输出结果，因此训练阶段的 RepVGG 的卷积模块可以视为两个` 1*1` 卷积和一个 `3*3` 卷积，而 `1*1` 卷积的参数又可以直接相加到 `3*3` 卷积核中心位置的参数上（该操作类似于 ACNet 中，非对称卷积核参数相加到方形卷积核骨架位置参数的操作），通过上述操作，即可在推理阶段，将网络结构中的恒等映射、`1*1 `卷积、`3*3` 卷积三个分支合并为一个 `3*3` 卷积，详见 `Q3.4`。
+对于恒等映射，可将其视为参数均为 `1` 的 `1*1` 卷积核作用在输入特征图的输出结果，因此训练阶段的 RepVGG 的卷积模块可以视为两个 `1*1` 卷积和一个 `3*3` 卷积，而 `1*1` 卷积的参数又可以直接相加到 `3*3` 卷积核中心位置的参数上（该操作类似于 ACNet 中，非对称卷积核参数相加到方形卷积核骨架位置参数的操作），通过上述操作，即可在推理阶段，将网络结构中的恒等映射、`1*1 `卷积、`3*3` 卷积三个分支合并为一个 `3*3` 卷积，详见 `Q3.4`。
 
 ### Q3.4:  ACNet 与 RepVGG 中的 struct re-parameters 有何异同？
 
@@ -180,7 +180,7 @@ RepVGG 网络与 ACNet 同理，只不过 ACNet 的 `1*d` 非对称卷积变成
 **A**:
 1. 图像对 CNN 的依赖是不必要的，利用 Transformer 的计算效率和可伸缩性，可以训练很大模型，当模型和数据集增大的情形下，仍然不会存在饱和的情况。受到 Transformer 在 NLP 上的启发，在图像分类任务中使用时，将图片分成顺序排列的 patches，并将这些 patches 输入一个线性单元嵌入到 embedding 作为 transformer 的输入。
 
-2. 在中等规模数据集中如 ImageNet1k，ImageNet21k，视觉 Transformer 模型低于相同规模尺寸的 ResNet 几个百分点。猜测这是因为 transformer 缺少 CNN 所具有的局部性(Locality)和空间不变性(Spatial Invariance)的特点，而在数据量不够大的时候，难以超越卷积网络，不过对于这一问题，[DeiT](https://arxiv.org/abs/2012.12877)使用数据增强的方式在一定程度上解决了 Vision Transformer 依赖超大规模数据集训练的问题。
+2. 在中等规模数据集中如 ImageNet1k，ImageNet21k，视觉 Transformer 模型低于相同规模尺寸的 ResNet 几个百分点。猜测这是因为 transformer 缺少 CNN 所具有的局部性(Locality)和空间不变性(Spatial Invariance)的特点，而在数据量不够大的时候，难以超越卷积网络，不过对于这一问题，[DeiT](https://arxiv.org/abs/2012.12877) 使用数据增强的方式在一定程度上解决了 Vision Transformer 依赖超大规模数据集训练的问题。
 
 3. 在超大规模数据集 14M-300M 训练时，这种方式可以越过局部信息，建模更加长距离的依赖关系，而 CNN 能较好关注局部信息全局信息捕获能力较弱。
 
@@ -209,13 +209,13 @@ RepVGG 网络与 ACNet 同理，只不过 ACNet 的 `1*d` 非对称卷积变成
     <img src="../../images/faq/ViT_structure.png" width="400">
 </div>
 
-4. 如上图，给定一个 `H×W×C` 的图像以及区块大小 P，可以把图像划分为 `N` 个 `P×P×C` 的区块，`N=H×W/(P×P)`。得到区块后要使用线性变换转为 D 维特征向量，再加上位置编码向量即可。和 BERT 类似，ViT 在序列之前也加入了一个分类标志位，记为`[CLS]`。ViT 输入序列 `z` 如下面的公式所示，其中 `x` 表示一个图像区块。
+4. 如上图，给定一个 `H×W×C` 的图像以及区块大小 P，可以把图像划分为 `N` 个 `P×P×C` 的区块，`N=H×W/(P×P)`。得到区块后要使用线性变换转为 D 维特征向量，再加上位置编码向量即可。和 BERT 类似，ViT 在序列之前也加入了一个分类标志位，记为 `[CLS]`。ViT 输入序列 `z` 如下面的公式所示，其中 `x` 表示一个图像区块。
 
 <div align="center">
     <img src="../../images/faq/ViT.png" width="400">
 </div>
 
-5. ViT 模型和 Transformer 基本一样，输入序列传入 ViT，然后利用`[CLS]`标志位的最终输出特征进行分类。ViT 主要由 MSA(多头自注意力)和 MLP(两层使用 GELU 激活函数的全连接网络)组成，在 MSA 和 MLP 之前加上 LayerNorm 和残差连接。
+5. ViT 模型和 Transformer 基本一样，输入序列传入 ViT，然后利用 `[CLS]` 标志位的最终输出特征进行分类。ViT 主要由 MSA(多头自注意力)和 MLP(两层使用 GELU 激活函数的全连接网络)组成，在 MSA 和 MLP 之前加上 LayerNorm 和残差连接。
 
 ### Q4.4: 如何理解归纳偏置 Inductive Bias？
 
@@ -229,7 +229,7 @@ RepVGG 网络与 ACNet 同理，只不过 ACNet 的 `1*d` 非对称卷积变成
 **A**:
 1. 和 BERT 相类似，ViT 在第一个 patch 前添加一个`[CLS]`标志位，最后一个结束标志位对应的向量可以作为整个图像的语义表示，从而用于下游的分类任务等。从而使得整个 embedding 组可以表征该图像不同位置的特征。
 
-2. 将`[CLS]`标志位对应的向量作为整个图像的语义表示，是因为与图像中已有的其它 patch 块图像相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合图像中各个 patch 的语义信息，从而更好的表示整个图像的语义。
+2. 将 `[CLS]` 标志位对应的向量作为整个图像的语义表示，是因为与图像中已有的其它 patch 块图像相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合图像中各个 patch 的语义信息，从而更好的表示整个图像的语义。
 
 <a name="5"></a>
 ## 第 5 期

docs/zh_CN/faq_series/faq_2021_s2.md

@@ -34,7 +34,7 @@
 **A**：
 * `Mixup` 的使用方法请参考 [Mixup](../../../ppcls/configs/ImageNet/DataAugment/ResNet50_Mixup.yaml#L63-L65)；`Cuxmix` 请参考 [Cuxmix](../../../ppcls/configs/ImageNet/DataAugment/ResNet50_Cutmix.yaml#L63-L65)。
 
-* 使用 `Mixup` 或 `Cutmix` 做训练时无法计算训练的精度（Acc）指标，因此需要在配置文件中取消 `Metric.Train.TopkAcc` 字段，可参考 [Metric.Train.TopkAcc](../../../ppcls/configs/ImageNet/DataAugment/ResNet50_Cutmix.yaml#L125-L128)。
+* 使用 `Mixup` 或 `Cutmix` 做训练时无法计算训练的精度(Acc)指标，因此需要在配置文件中取消 `Metric.Train.TopkAcc` 字段，可参考 [Metric.Train.TopkAcc](../../../ppcls/configs/ImageNet/DataAugment/ResNet50_Cutmix.yaml#L125-L128)。
 
 #### Q2.1.9: 训练配置 yaml 文件中，字段 `Global.pretrain_model` 和 `Global.checkpoints` 分别用于配置什么呢？
 **A**：

docs/zh_CN/faq_series/faq_selected_30.md

@@ -47,7 +47,7 @@
 
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 * Q: 注意力机制是什么？目前有哪些比较常用的注意力机制方法？
-* A: 注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。将注意力机制用在计算机视觉任务上，可以有效捕捉图片中有用的区域，从而提升整体网络性能。目前比较常用的有 [SE block](https://arxiv.org/abs/1709.01507)、[SK-block](https://arxiv.org/abs/1903.06586)、[Non-local block](https://arxiv.org/abs/1711.07971)、[GC block](https://arxiv.org/abs/1904.11492)、[CBAM](https://arxiv.org/abs/1807.06521) 等，核心思想就是去学习特征图在不同区域或者不同通道中的重要性，从而让网络更加注意显著性的区域。
+* A: 注意力机制(Attention Mechanism)源于对人类视觉的研究。将注意力机制用在计算机视觉任务上，可以有效捕捉图片中有用的区域，从而提升整体网络性能。目前比较常用的有 [SE block](https://arxiv.org/abs/1709.01507)、[SK-block](https://arxiv.org/abs/1903.06586)、[Non-local block](https://arxiv.org/abs/1711.07971)、[GC block](https://arxiv.org/abs/1904.11492)、[CBAM](https://arxiv.org/abs/1807.06521) 等，核心思想就是去学习特征图在不同区域或者不同通道中的重要性，从而让网络更加注意显著性的区域。
 
 <a name="1.2"></a>
 ### 1.2 模型训练相关
@@ -66,7 +66,7 @@
 
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 * Q: 当前主流的学习率下降策略有哪些？一般需要怎么选择呢？
-* A: 学习率是通过损失函数的梯度调整网络权重的超参数的速度。学习率越低，损失函数的变化速度就越慢。虽然使用低学习率可以确保不会错过任何局部极小值，但也意味着将花费更长的时间来进行收敛，特别是在被困在高原区域的情况下。在整个训练过程中，我们不能使用同样的学习率来更新权重，否则无法到达最优点，所以需要在训练过程中调整学习率的大小。在训练初始阶段，由于权重处于随机初始化的状态，损失函数相对容易进行梯度下降，所以可以设置一个较大的学习率。在训练后期，由于权重参数已经接近最优值，较大的学习率无法进一步寻找最优值，所以需要设置一个较小的学习率。在训练整个过程中，很多研究者使用的学习率下降方式是 piecewise_decay，即阶梯式下降学习率，如在 ResNet50 标准的训练中，我们设置的初始学习率是 0.1，每 30 epoch 学习率下降到原来的 1/10，一共迭代 120 epoch。除了 piecewise_decay，很多研究者也提出了学习率的其他下降方式，如 polynomial_decay（多项式下降）、exponential_decay（指数下降）,cosine_decay（余弦下降）等，其中 cosine_decay 无需调整超参数，鲁棒性也比较高，所以成为现在提高模型精度首选的学习率下降方式。Cosine_decay 和 piecewise_decay 的学习率变化曲线如下图所示，容易观察到，在整个训练过程中，cosine_decay 都保持着较大的学习率，所以其收敛较为缓慢，但是最终的收敛效果较 peicewise_decay 更好一些。
+* A: 学习率是通过损失函数的梯度调整网络权重的超参数的速度。学习率越低，损失函数的变化速度就越慢。虽然使用低学习率可以确保不会错过任何局部极小值，但也意味着将花费更长的时间来进行收敛，特别是在被困在高原区域的情况下。在整个训练过程中，我们不能使用同样的学习率来更新权重，否则无法到达最优点，所以需要在训练过程中调整学习率的大小。在训练初始阶段，由于权重处于随机初始化的状态，损失函数相对容易进行梯度下降，所以可以设置一个较大的学习率。在训练后期，由于权重参数已经接近最优值，较大的学习率无法进一步寻找最优值，所以需要设置一个较小的学习率。在训练整个过程中，很多研究者使用的学习率下降方式是 piecewise_decay，即阶梯式下降学习率，如在 ResNet50 标准的训练中，我们设置的初始学习率是 0.1，每 30 epoch 学习率下降到原来的 1/10，一共迭代 120 epoch。除了 piecewise_decay，很多研究者也提出了学习率的其他下降方式，如 polynomial_decay（多项式下降）、exponential_decay（指数下降）, cosine_decay（余弦下降）等，其中 cosine_decay 无需调整超参数，鲁棒性也比较高，所以成为现在提高模型精度首选的学习率下降方式。Cosine_decay 和 piecewise_decay 的学习率变化曲线如下图所示，容易观察到，在整个训练过程中，cosine_decay 都保持着较大的学习率，所以其收敛较为缓慢，但是最终的收敛效果较 peicewise_decay 更好一些。
 ![](../../images/models/lr_decay.jpeg)
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 * Q: Warmup 学习率策略是什么？一般用在什么样的场景中？
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 * Q: 什么是 `batch size`？在模型训练中，怎么选择合适的 `batch size`？
-* A: `batch size` 是训练神经网络中的一个重要的超参数，该值决定了一次将多少数据送入神经网络参与训练。论文 [Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour](https://arxiv.org/abs/1706.02677)，当 `batch size` 的值与学习率的值呈线性关系时，收敛精度几乎不受影响。在训练 ImageNet 数据时，大部分的神经网络选择的初始学习率为 0.1，`batch size` 是 256，所以根据实际的模型大小和显存情况，可以将学习率设置为 0.1*k,batch_size 设置为 256*k。在实际任务中，也可以将该设置作为初始参数，进一步调节学习率参数并获得更优的性能。
+* A: `batch size` 是训练神经网络中的一个重要的超参数，该值决定了一次将多少数据送入神经网络参与训练。论文 [Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour](https://arxiv.org/abs/1706.02677)，当 `batch size` 的值与学习率的值呈线性关系时，收敛精度几乎不受影响。在训练 ImageNet 数据时，大部分的神经网络选择的初始学习率为 0.1，`batch size` 是 256，所以根据实际的模型大小和显存情况，可以将学习率设置为 0.1*k, batch_size 设置为 256*k。在实际任务中，也可以将该设置作为初始参数，进一步调节学习率参数并获得更优的性能。
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 * Q: weight_decay 是什么？怎么选择合适的 weight_decay 呢？
 * A: 过拟合是机器学习中常见的一个名词，简单理解即为模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差，在卷积神经网络中，同样存在过拟合的问题，为了避免过拟合，很多正则方式被提出，其中，weight_decay 是其中一个广泛使用的避免过拟合的方式。在使用 SGD 优化器时，weight_decay 等价于在最终的损失函数后添加 L2 正则化，L2 正则化使得网络的权重倾向于选择更小的值，最终整个网络中的参数值更趋向于 0，模型的泛化性能相应提高。在各大深度学习框架的实现中，该值表达的含义是 L2 正则前的系数，在 paddle 框架中，该值的名称是 l2_decay，所以以下都称其为 l2_decay。该系数越大，表示加入的正则越强，模型越趋于欠拟合状态。在训练 ImageNet 的任务中，大多数的网络将该参数值设置为 1e-4，在一些小的网络如 MobileNet 系列网络中，为了避免网络欠拟合，该值设置为 1e-5~4e-5 之间。当然，该值的设置也和具体的数据集有关系，当任务的数据集较大时，网络本身趋向于欠拟合状态，可以将该值适当减小，当任务的数据集较小时，网络本身趋向于过拟合状态，可以将该值适当增大。下表展示了 MobileNetV1_x0_25 在 ImageNet-1k 上使用不同 l2_decay 的精度情况。由于 MobileNetV1_x0_25 是一个比较小的网络，所以 l2_decay 过大会使网络趋向于欠拟合状态，所以在该网络中，相对 1e-4，3e-5 是更好的选择。
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 * A: 在模型训练完成之后，推荐使用导出的固化模型（inference model），基于 Paddle 预测引擎进行预测，目前支持 python inference 与 cpp inference。如果希望基于服务化部署预测模型，那么推荐使用 PaddleServing 的部署方式。
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 * Q: 模型训练完成之后，有哪些比较合适的预测方法进一步提升模型精度呢？
-* A:（1）可以使用更大的预测尺度，比如说训练的时候使用的是 224，那么预测的时候可以考虑使用 288 或者 320，这会直接带来 0.5%左右的精度提升。（2）可以使用测试时增广的策略（Test Time Augmentation, TTA)，将测试集通过旋转、翻转、颜色变换等策略，创建多个副本，并分别预测，最后将所有的预测结果进行融合，这可以大大提升预测结果的精度和鲁棒性。（3）当然，也可以使用多模型融合的策略，将多个模型针对相同图片的预测结果进行融合。
+* A:（1）可以使用更大的预测尺度，比如说训练的时候使用的是 224，那么预测的时候可以考虑使用 288 或者 320，这会直接带来 0.5% 左右的精度提升。（2）可以使用测试时增广的策略（Test Time Augmentation, TTA)，将测试集通过旋转、翻转、颜色变换等策略，创建多个副本，并分别预测，最后将所有的预测结果进行融合，这可以大大提升预测结果的精度和鲁棒性。（3）当然，也可以使用多模型融合的策略，将多个模型针对相同图片的预测结果进行融合。
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 * Q: 多模型融合的时候，该怎么选择合适的模型进行融合呢？
 * A: 在不考虑预测速度的情况下，建议选择精度尽量高的模型；同时建议选择不同结构或者系列的模型进行融合，比如在精度相似的情况下，ResNet50_vd 与 Xception65 的模型融合结果往往比 ResNet50_vd 与 ResNet101_vd 的模型融合结果要好一些。
@@ -228,7 +228,7 @@ Loss:
 * Q: PaddleClas 提供的 10W 类图像分类预训练模型能否用于模型推断呢？
 * A: 该 10W 类图像分类预训练模型没有提供 fc 全连接层的参数，无法用于模型推断，目前可以用于模型微调。
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-* Q: 在使用 `deploy/python/predict_cls.py` 进行模型预测的时候，报了这个问题:`Error: Pass tensorrt_subgraph_pass has not been registered`，这是为什么呢？
+* Q: 在使用 `deploy/python/predict_cls.py` 进行模型预测的时候，报了这个问题: `Error: Pass tensorrt_subgraph_pass has not been registered`，这是为什么呢？
 * A: 如果希望使用 TensorRT 进行模型预测推理的话，需要安装或是自己编译带 TensorRT 的 PaddlePaddle，Linux、Windows、macOS 系统的用户下载安装可以参考参考[下载预测库](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html)，如果没有符合您所需要的版本，则需要本地编译安装，编译方法可以参考[源码编译](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/source_compile.html)。
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 * Q: 怎样在训练的时候使用自动混合精度(Automatic Mixed Precision, AMP)训练呢？