提交 eb94ab4e 编写于 作者: S shippingwang

add finetuning

上级 c44d9e7b
......@@ -97,7 +97,7 @@ python tools/export_model.py \
## 三、预测引擎 + inference 模型预测
在模型库的 `tools/predict.py` 中提供了完整的示例,只需执行下述命令即可完成预测:
在模型库的 `tools/infer/predict.py` 中提供了完整的示例,只需执行下述命令即可完成预测:
```
python ./predict.py \
......@@ -163,10 +163,10 @@ predictor.zero_copy_run()
## 四、训练引擎 + persistable 模型预测
在模型库的 `tools/infer.py` 中提供了完整的示例,只需执行下述命令即可完成预测:
在模型库的 `tools/infer/infer.py` 中提供了完整的示例,只需执行下述命令即可完成预测:
```python
python tools/infer.py \
python tools/infer/infer.py \
--i=待预测的图片文件路径 \
--m=模型名称 \
--p=persistable 模型路径 \
......@@ -214,10 +214,10 @@ outputs = exe.run(infer_prog,
## 五、训练引擎 + inference 模型预测
在模型库的 `tools/py_infer.py` 中提供了完整的示例,只需执行下述命令即可完成预测:
在模型库的 `tools/infer/py_infer.py` 中提供了完整的示例,只需执行下述命令即可完成预测:
```python
python tools/py_infer.py \
python tools/infer/py_infer.py \
--i=图片路径 \
--d=模型的存储路径 \
--m=保存的模型文件 \
......
......@@ -52,6 +52,19 @@ epoch:0 train step:522 loss:1.6330 lr:0.100000 elapse:0.210
或是直接修改模型对应的yaml配置文件,具体配置参数参考[配置文档](config.md)
### 2.3 模型微调
您可以通过如下命令进行模型微调,通过指定--pretrained_model参数加载预训练模型
```bash
python -m paddle.distributed.launch \
--selected_gpus="0,1,2,3" \
--log_dir=log_ResNet50_vd \
train.py \
-c ../configs/ResNet/ResNet50_vd.yaml \
-o pretrained_model= 预训练模型路径\
```
### 2.2 模型评估
......
Markdown is supported
0% .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
想要评论请 注册