未验证 提交 e148cd23 编写于 作者: W Wei Shengyu 提交者: GitHub

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### 3.1 环境配置 ### 3.1 环境配置
* 安装:请先参考 [Paddle 安装教程](../installation/install_paddle.md) 以及 [PaddleClas 安装教程](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。 * 安装:请先参考文档[环境准备](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。
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### 3.1 环境配置 ### 3.1 环境配置
* 安装:请先参考 [Paddle 安装教程](../installation/install_paddle.md) 以及 [PaddleClas 安装教程](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。 * 安装:请先参考文档 [环境准备](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。
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### 3.1 环境配置 ### 3.1 环境配置
* 安装:请先参考 [Paddle 安装教程](../installation/install_paddle.md) 以及 [PaddleClas 安装教程](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。 * 安装:请先参考文档 [环境准备](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。
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...@@ -17,7 +17,7 @@ PaddlePaddle 支持导出 inference 模型用于部署推理场景,相比于 ...@@ -17,7 +17,7 @@ PaddlePaddle 支持导出 inference 模型用于部署推理场景,相比于
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## 1. 环境准备 ## 1. 环境准备
首先请参考文档[安装 PaddlePaddle](../installation/install_paddle.md)和文档[安装 PaddleClas](../installation/install_paddleclas.md)配置运行环境。 首先请参考文档文档[环境准备](../installation/install_paddleclas.md)配置运行环境。
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## 2. 分类模型导出 ## 2. 分类模型导出
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首先请参考文档[安装 PaddlePaddle](../installation/install_paddle.md)和文档[安装 PaddleClas](../installation/install_paddleclas.md)配置运行环境。 首先请参考文档[环境准备](../installation/install_paddleclas.md)配置运行环境。
## 目录 ## 目录
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# 安装 PaddlePaddle
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## 目录
- [1. 环境要求](#1)
- [2.(建议)使用 Docker 环境](#2)
- [3. 通过 pip 安装 PaddlePaddle](#3)
- [4. 验证安装](#4)
目前,**PaddleClas** 要求 **PaddlePaddle** 版本 `>=2.0`。建议使用我们提供的 Docker 运行 PaddleClas,有关 Docker、nvidia-docker 的相关使用教程可以参考[链接](https://www.runoob.com/Docker/Docker-tutorial.html)。如果不使用 Docker,可以直接跳过 [2.(建议)使用 Docker 环境](#2) 部分内容,从 [3. 通过 pip 安装 PaddlePaddle](#3) 部分开始。
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## 1. 环境要求
**版本要求**
- python 3.x
- CUDA >= 10.1(如果使用 `paddlepaddle-gpu`
- cuDNN >= 7.6.4(如果使用 `paddlepaddle-gpu`
- nccl >= 2.1.2(如果使用分布式训练/评估)
- gcc >= 8.2
**建议**
* 当 CUDA 版本为 10.1 时,显卡驱动版本 `>= 418.39`
* 当 CUDA 版本为 10.2 时,显卡驱动版本 `>= 440.33`
* 更多 CUDA 版本与要求的显卡驱动版本可以参考[链接](https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html)
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## 2.(建议)使用 Docker 环境
* 切换到工作目录下
```shell
cd /home/Projects
```
* 创建 docker 容器
下述命令会创建一个名为 ppcls 的 Docker 容器,并将当前工作目录映射到容器内的 `/paddle` 目录。
```shell
# 对于 GPU 用户
sudo nvidia-docker run --name ppcls -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it paddlepaddle/paddle:2.1.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash
# 对于 CPU 用户
sudo docker run --name ppcls -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it paddlepaddle/paddle:2.1.0 /bin/bash
```
**注意**
* 首次使用该镜像时,下述命令会自动下载该镜像文件,下载需要一定的时间,请耐心等待;
* 上述命令会创建一个名为 ppcls 的 Docker 容器,之后再次使用该容器时无需再次运行该命令;
* 参数 `--shm-size=8G` 将设置容器的共享内存为 8 G,如机器环境允许,建议将该参数设置较大,如 `64G`
* 您也可以访问 [DockerHub](https://hub.Docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/) 获取与您机器适配的镜像;
* 退出/进入 docker 容器:
* 在进入 Docker 容器后,可使用组合键 `Ctrl + P + Q` 退出当前容器,同时不关闭该容器;
* 如需再次进入容器,可使用下述命令:
```shell
sudo Docker exec -it ppcls /bin/bash
```
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## 3. 通过 pip 安装 PaddlePaddle
可运行下面的命令,通过 pip 安装最新版本 PaddlePaddle:
```bash
# 对于 CPU 用户
pip install paddlepaddle --upgrade -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# 对于 GPU 用户
pip install paddlepaddle-gpu --upgrade -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
**注意:**
* 如果先安装了 CPU 版本的 PaddlePaddle,之后想切换到 GPU 版本,那么需要使用 pip 先卸载 CPU 版本的 PaddlePaddle,再安装 GPU 版本的 PaddlePaddle,否则容易导致 PaddlePaddle 冲突。
* 您也可以从源码编译安装 PaddlePaddle,请参照 [PaddlePaddle 安装文档](http://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick) 中的说明进行操作。
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## 4. 验证安装
使用以下命令可以验证 PaddlePaddle 是否安装成功。
```python
import paddle
paddle.utils.run_check()
```
查看 PaddlePaddle 版本的命令如下:
```bash
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
```
**注意**
- 从源码编译的 PaddlePaddle 版本号为 `0.0.0`,请确保使用 PaddlePaddle 2.0 及之后的源码进行编译;
- PaddleClas 基于 PaddlePaddle 高性能的分布式训练能力,若您从源码编译,请确保打开编译选项 `WITH_DISTRIBUTE=ON`。具体编译选项参考 [编译选项表](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/install/Tables.html#bianyixuanxiangbiao)
- 在 Docker 中运行时,为保证 Docker 容器有足够的共享内存用于 Paddle 的数据读取加速,在创建 Docker 容器时,请设置参数 `--shm-size=8g`,条件允许的话可以设置为更大的值。
# 安装 PaddleClas # 环境准备
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## 目录 ## 目录
* [1. 克隆 PaddleClas](#1) - [1. 安装 PaddlePaddle](#1)
* [2. 安装 Python 依赖库](#2) - [1.1 使用Paddle官方镜像](#1.1)
- [1.2 在现有环境中安装paddle](#1.2)
- [1.3 安装验证](#1.3)
- [2. 克隆 PaddleClas](#2)
- [3. 安装 Python 依赖库](#3)
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### 1.安装PaddlePaddle
目前,**PaddleClas** 要求 **PaddlePaddle** 版本 `>=2.3`
建议使用Paddle官方提供的 Docker 镜像运行 PaddleClas,有关 Docker、nvidia-docker 的相关使用教程可以参考[链接](https://www.runoob.com/Docker/Docker-tutorial.html)
## 1. 克隆 PaddleClas <a name='1.1'></a>
#### 1.1(建议)使用 Docker 环境
* 切换到工作目录下,例如工作目录为`/home/Projects`,则运行命令:
```shell
cd /home/Projects
```
* 创建 docker 容器
下述命令会创建一个名为 ppcls 的 Docker 容器,并将当前工作目录映射到容器内的 `/paddle` 目录。
```shell
# 对于 GPU 用户
sudo nvidia-docker run --name ppcls -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash
# 对于 CPU 用户
sudo docker run --name ppcls -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it paddlepaddle/paddle:2.3.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash
```
**注意**
* 首次使用该镜像时,下述命令会自动下载该镜像文件,下载需要一定的时间,请耐心等待;
* 上述命令会创建一个名为 ppcls 的 Docker 容器,之后再次使用该容器时无需再次运行该命令;
* 参数 `--shm-size=8G` 将设置容器的共享内存为 8 G,如机器环境允许,建议将该参数设置较大,如 `64G`
* 您也可以访问 [DockerHub](https://hub.Docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/) ,手动选择需要的镜像;
* 退出/进入 docker 容器:
* 在进入 Docker 容器后,可使用组合键 `Ctrl + P + Q` 退出当前容器,同时不关闭该容器;
* 如需再次进入容器,可使用下述命令:
```shell
sudo Docker exec -it ppcls /bin/bash
```
<a name='1.2'></a>
#### 1.2 在现有环境中安装paddle
您也可以用pip或conda直接安装paddle,详情请参考官方文档中的[快速安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/docker/linux-docker.html)部分。
<a name='1.3'></a>
#### 1.3 安装验证
使用以下命令可以验证 PaddlePaddle 是否安装成功。
```python
import paddle
paddle.utils.run_check()
```
查看 PaddlePaddle 版本的命令如下:
```bash
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
```
**注意**
- 从源码编译的 PaddlePaddle 版本号为 `0.0.0`,请确保使用 PaddlePaddle 2.3 及之后的源码进行编译;
- PaddleClas 基于 PaddlePaddle 高性能的分布式训练能力,若您从源码编译,请确保打开编译选项 `WITH_DISTRIBUTE=ON`。具体编译选项参考 [编译选项表](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/install/Tables.html#bianyixuanxiangbiao)
- 在 Docker 中运行时,为保证 Docker 容器有足够的共享内存用于 Paddle 的数据读取加速,在创建 Docker 容器时,请设置参数 `--shm-size=8g`,条件允许的话可以设置为更大的值。
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### 2. 克隆 PaddleClas
从 GitHub 下载: 从 GitHub 下载:
```shell ```shell
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas.git -b release/2.3 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas.git -b release/2.4
``` ```
如果访问 GitHub 网速较慢,可以从 Gitee 下载,命令如下: 如果访问 GitHub 网速较慢,可以从 Gitee 下载,命令如下:
```shell ```shell
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas.git -b release/2.3 git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas.git -b release/2.4
``` ```
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## 2. 安装 Python 依赖库 ### 3. 安装 Python 依赖库
PaddleClas 的 Python 依赖库在 `requirements.txt` 中给出,可通过如下命令安装: PaddleClas 的 Python 依赖库在 `requirements.txt` 中给出,可通过如下命令安装:
......
...@@ -48,7 +48,7 @@ ...@@ -48,7 +48,7 @@
## 2. 环境安装与配置 ## 2. 环境安装与配置
具体安装步骤可详看[Paddle 安装文档](../installation/install_paddle.md)[PaddleClas 安装文档](../installation/install_paddleclas.md) 具体安装步骤可详看[环境准备](../installation/install_paddleclas.md)
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......
# 多标签分类 quick start # 多标签分类 quick start
基于 [NUS-WIDE-SCENE](https://lms.comp.nus.edu.sg/wp-content/uploads/2019/research/nuswide/NUS-WIDE.html) 数据集,体验多标签分类的训练、评估、预测的过程,该数据集是 NUS-WIDE 数据集的一个子集。请首先安装 PaddlePaddle 和 PaddleClas,具体安装步骤可详看 [Paddle 安装文档](../installation/install_paddle.md)[PaddleClas 安装文档](../installation/install_paddleclas.md) 基于 [NUS-WIDE-SCENE](https://lms.comp.nus.edu.sg/wp-content/uploads/2019/research/nuswide/NUS-WIDE.html) 数据集,体验多标签分类的训练、评估、预测的过程,该数据集是 NUS-WIDE 数据集的一个子集。请首先安装 PaddlePaddle 和 PaddleClas,具体安装步骤可详看 [环境准备](../installation/install_paddleclas.md)
## 目录 ## 目录
......
...@@ -22,7 +22,7 @@ ...@@ -22,7 +22,7 @@
## 1. 环境配置 ## 1. 环境配置
* 安装:请先参考 [Paddle 安装教程](../installation/install_paddle.md) 以及 [PaddleClas 安装教程](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。 * 安装:请先参考文档 [环境准备](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。
* 进入 `deploy` 运行目录。本部分所有内容与命令均需要在 `deploy` 目录下运行,可以通过下面的命令进入 `deploy` 目录。 * 进入 `deploy` 运行目录。本部分所有内容与命令均需要在 `deploy` 目录下运行,可以通过下面的命令进入 `deploy` 目录。
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