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5月 03, 2020
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Q: 评估和预测时,已经指定了预训练模型所在文件夹的地址,但是仍然无法导入参数,这么为什么呢?
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Q: 评估和预测时,已经指定了预训练模型所在文件夹的地址,但是仍然无法导入参数,这么为什么呢?
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A: 加载预训练模型时,需要指定预训练模型的前缀,例如预训练模型参数所在的文件夹为
`output/ResNet50_vd/19`
,预训练模型参数的名称为
`output/ResNet50_vd/19/ppcls.pdparams`
,则
`pretrained_model`
参数需要指定为
`output/ResNet50_vd/19/ppcls`
,PaddleClas会自动补齐
`.pdparams`
的后缀。
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A: 加载预训练模型时,需要指定预训练模型的前缀,例如预训练模型参数所在的文件夹为
`output/ResNet50_vd/19`
,预训练模型参数的名称为
`output/ResNet50_vd/19/ppcls.pdparams`
,则
`pretrained_model`
参数需要指定为
`output/ResNet50_vd/19/ppcls`
,PaddleClas会自动补齐
`.pdparams`
的后缀。
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Q: 在评测
`EfficientNetB0_small`
模型时,为什么最终的精度始终比官网的低0.3%左右?
*
A:
`EfficientNet`
系列的网络在进行resize的时候,是使用
`cubic插值方式`
(resize参数的interpolation值设置为2),而默认情况下位None,因此在训练和评估的时候需要显式地指定resiz的interpolation值。具体地,可以参考以下配置中预处理过程中ResizeImage的参数。
```
VALID:
batch_size: 16
num_workers: 4
file_list: "./dataset/ILSVRC2012/val_list.txt"
data_dir: "./dataset/ILSVRC2012/"
shuffle_seed: 0
transforms:
- DecodeImage:
to_rgb: True
to_np: False
channel_first: False
- ResizeImage:
resize_short: 256
interpolation: 2
- CropImage:
size: 224
- NormalizeImage:
scale: 1.0/255.0
mean: [0.485, 0.456, 0.406]
std: [0.229, 0.224, 0.225]
order: ''
- ToCHWImage:
```
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