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PaddlePaddle
PaddleDetection
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PaddleDetection
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PaddlePaddle
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3126a437
编写于
10月 24, 2019
作者:
Q
qingqing01
提交者:
GitHub
10月 24, 2019
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差异文件
Polish doc for exportting model (#3741)
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0a11e56b
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3
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并排
Showing
3 changed file
with
22 addition
and
12 deletion
+22
-12
README.md
README.md
+1
-0
docs/EXPORT_MODEL.md
docs/EXPORT_MODEL.md
+21
-11
tools/export_model.py
tools/export_model.py
+0
-1
未找到文件。
README.md
浏览文件 @
3126a437
...
@@ -85,6 +85,7 @@ Advanced Features:
...
@@ -85,6 +85,7 @@ Advanced Features:
## Depoly
## Depoly
-
[
Export model for inference depolyment
](
docs/EXPORT_MODEL.md
)
-
[
C++ inference depolyment
](
inference/README.md
)
-
[
C++ inference depolyment
](
inference/README.md
)
## Benchmark
## Benchmark
...
...
docs/EXPORT_MODEL.md
浏览文件 @
3126a437
...
@@ -14,25 +14,35 @@
...
@@ -14,25 +14,35 @@
使用
[
训练/评估/推断
](
GETTING_STARTED_cn.md
)
中训练得到的模型进行试用,脚本如下
使用
[
训练/评估/推断
](
GETTING_STARTED_cn.md
)
中训练得到的模型进行试用,脚本如下
```
bash
```
bash
#
export model for RCNN
#
导出FasterRCNN模型, 模型中data层默认的shape为3x800x1333
python tools/export_model.py
-c
configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
\
python tools/export_model.py
-c
configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
\
--output_dir
=
./inference_model
\
--output_dir
=
./inference_model
\
-o
weights
=
output/faster_rcnn_r50_1x/model_final
\
-o
weights
=
output/faster_rcnn_r50_1x/model_final
\
FasterRCNNTestFeed.image_shape
=[
3,800,1333]
# export model for YOLOv3
```
预测模型会导出到
`inference_model/faster_rcnn_r50_1x`
目录下,模型名和参数名分别为
`__model__`
和
`__params__`
。
## 设置导出模型的输入大小
使用Fluid-TensorRT进行预测时,由于<=TensorRT 5.1的版本仅支持定长输入,保存模型的
`data`
层的图片大小需要和实际输入图片大小一致。而Fluid C++预测引擎没有此限制。可通过设置TestFeed的
`image_shape`
可以修改保存模型中的输入图片大小。示例如下:
```
bash
# 导出FasterRCNN模型,输入是3x640x640
python tools/export_model.py
-c
configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
\
--output_dir
=
./inference_model
\
-o
weights
=
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/faster_rcnn_r50_1x.tar
\
FasterRCNNTestFeed.image_shape
=[
3,640,640]
# 导出YOLOv3模型,输入是3x320x320
python tools/export_model.py
-c
configs/yolov3_darknet.yml
\
python tools/export_model.py
-c
configs/yolov3_darknet.yml
\
--output_dir
=
./inference_model
\
--output_dir
=
./inference_model
\
-o
weights
=
output/yolov3_darknet/model_final
\
-o
weights
=
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_darknet.tar
\
YoloTestFeed.image_shape
=[
3,
800,1333
]
YoloTestFeed.image_shape
=[
3,
320,320
]
#
export model for SSD
#
导出SSD模型,输入是3x300x300
python tools/export_model.py
-c
configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_voc.yml
\
python tools/export_model.py
-c
configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_voc.yml
\
--output_dir
=
./inference_model
\
--output_dir
=
./inference_model
\
-o
weights
=
output/ssd_mobilenet_v1_voc/model_final
\
-o
weights
=
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ssd_mobilenet_v1_voc.tar
\
SSDTestFeed.image_shape
=[
3,300,300]
SSDTestFeed.image_shape
=[
3,300,300]
```
```
-
预测模型会导出到
`output/faster_rcnn_r50_1x`
目录下,模型名和参数名分别为
`__model__`
和
`__params__`
。
-
通过
`image_shape`
修改保存模型中的图片大小。使用Fluid-TensorRT进行预测时,由于TensorRT仅支持定长输入,需要将输入图片大小与
`image_shape`
保持一致。
tools/export_model.py
浏览文件 @
3126a437
...
@@ -23,7 +23,6 @@ from paddle import fluid
...
@@ -23,7 +23,6 @@ from paddle import fluid
from
ppdet.core.workspace
import
load_config
,
merge_config
,
create
from
ppdet.core.workspace
import
load_config
,
merge_config
,
create
from
ppdet.modeling.model_input
import
create_feed
from
ppdet.modeling.model_input
import
create_feed
from
ppdet.utils.cli
import
ArgsParser
from
ppdet.utils.cli
import
ArgsParser
from
ppdet.utils.check
import
check_gpu
import
ppdet.utils.checkpoint
as
checkpoint
import
ppdet.utils.checkpoint
as
checkpoint
import
logging
import
logging
...
...
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