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Add scripts demo in README of pruning (#672)

* Add scripts demo in README of pruning
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...@@ -90,3 +90,26 @@ python export_model.py \ ...@@ -90,3 +90,26 @@ python export_model.py \
如果需要对自己的模型进行修改,可以参考`prune.py`中对`paddleslim.prune.Pruner`接口的调用方式,基于自己的模型训练脚本进行修改。 如果需要对自己的模型进行修改,可以参考`prune.py`中对`paddleslim.prune.Pruner`接口的调用方式,基于自己的模型训练脚本进行修改。
本节我们介绍的剪裁示例,需要用户根据先验知识指定每层的剪裁率,除此之外,PaddleSlim还提供了敏感度分析等功能,协助用户选择合适的剪裁率。更多详情请参考:[PaddleSlim使用文档](https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/) 本节我们介绍的剪裁示例,需要用户根据先验知识指定每层的剪裁率,除此之外,PaddleSlim还提供了敏感度分析等功能,协助用户选择合适的剪裁率。更多详情请参考:[PaddleSlim使用文档](https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/)
## 9. 更多示例与注意事项
## 9.1 faster_rcnn与mask_rcnn
**当前PaddleSlim的剪裁功能不支持剪裁循环体或条件判断语句块内的卷积层,请避免剪裁循环和判断语句块前的一个卷积和语句块内部的卷积。**
对于[faster_rcnn_r50](../../configs/faster_rcnn_r50_1x.yml)[mask_rcnn_r50](../../configs/mask_rcnn_r50_1x.yml)网络,请剪裁卷积`res4f_branch2c`之前的卷积。
[faster_rcnn_r50](../../configs/faster_rcnn_r50_1x.yml)剪裁示例如下:
```
# demo for faster_rcnn_r50
python prune.py -c ../../configs/faster_rcnn_r50_1x.yml --pruned_params "res4f_branch2b_weights,res4f_branch2a_weights" --pruned_ratios="0.3,0.4" --eval
```
[mask_rcnn_r50](../../configs/mask_rcnn_r50_1x.yml)剪裁示例如下:
```
# demo for mask_rcnn_r50
python prune.py -c ../../configs/mask_rcnn_r50_1x.yml --pruned_params "res4f_branch2b_weights,res4f_branch2a_weights" --pruned_ratios="0.2,0.3" --eval
```
...@@ -252,12 +252,19 @@ def main(): ...@@ -252,12 +252,19 @@ def main():
tb_mAP_step = 0 tb_mAP_step = 0
if FLAGS.eval: if FLAGS.eval:
# evaluation
results = eval_run(exe, compiled_eval_prog, eval_loader, eval_keys,
eval_values, eval_cls, cfg)
resolution = None resolution = None
if 'mask' in results[0]: if 'Mask' in cfg.architecture:
resolution = model.mask_head.resolution resolution = model.mask_head.resolution
# evaluation
results = eval_run(
exe,
compiled_eval_prog,
eval_loader,
eval_keys,
eval_values,
eval_cls,
cfg,
resolution=resolution)
dataset = cfg['EvalReader']['dataset'] dataset = cfg['EvalReader']['dataset']
box_ap_stats = eval_results( box_ap_stats = eval_results(
results, results,
......
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