未验证 提交 e3f1384d 编写于 作者: W wangguanzhong 提交者: GitHub

update doc for ext_op (#667)

上级 ba9646fd
...@@ -38,6 +38,7 @@ ...@@ -38,6 +38,7 @@
- CornerNet-Squeeze中使用ResNet结构的骨干网络时,加入了FPN结构,骨干网络的输出feature map采用FPN中的P3层输出。 - CornerNet-Squeeze中使用ResNet结构的骨干网络时,加入了FPN结构,骨干网络的输出feature map采用FPN中的P3层输出。
- \*CornerNet-Squeeze-dcn-mixup-cosine是基于原版CornerNet-Squeeze优化效果最好的模型,在ResNet的骨干网络基础上增加mixup预处理和使用cosine_decay - \*CornerNet-Squeeze-dcn-mixup-cosine是基于原版CornerNet-Squeeze优化效果最好的模型,在ResNet的骨干网络基础上增加mixup预处理和使用cosine_decay
- FCOS使用GIoU loss、用location分支预测centerness、左上右下角点偏移量归一化和ground truth中心匹配策略 - FCOS使用GIoU loss、用location分支预测centerness、左上右下角点偏移量归一化和ground truth中心匹配策略
- Cornernet-Squeeze模型依赖corner_pooling op,该op在```ppdet/ext_op```中编译得到,具体编译方式请参考[自定义OP的编译过程](../../ppdet/ext_op/README.md)
## 算法细节 ## 算法细节
......
...@@ -37,6 +37,23 @@ sh make.sh ...@@ -37,6 +37,23 @@ sh make.sh
编译自定义OP时会报错找不到`mkldnn.h`等文件,可在`make.sh`中删除编译命令中的`-DPADDLE_WITH_MKLDNN`选项。 编译自定义OP时会报错找不到`mkldnn.h`等文件,可在`make.sh`中删除编译命令中的`-DPADDLE_WITH_MKLDNN`选项。
## 设置环境变量
需要将Paddle的核心库设置到`LD_LIBRARY_PATH`里, 先运行下面程序获取路径:
```
import paddle
print(paddle.sysconfig.get_lib())
```
可通过如下方式添加动态库路径:
```
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:`python -c 'import paddle; print(paddle.sysconfig.get_lib())'`
```
## 执行单测 ## 执行单测
执行下列单测,确保自定义算子可在网络中正确使用: 执行下列单测,确保自定义算子可在网络中正确使用:
......
...@@ -19,5 +19,3 @@ g++ bottom_pool_op.cc bottom_pool_op.cu.o top_pool_op.cc top_pool_op.cu.o right_ ...@@ -19,5 +19,3 @@ g++ bottom_pool_op.cc bottom_pool_op.cu.o top_pool_op.cc top_pool_op.cu.o right_
-L /usr/local/cuda/lib64 -lpaddle_framework -lcudart -L /usr/local/cuda/lib64 -lpaddle_framework -lcudart
rm *.cu.o rm *.cu.o
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$lib_dir
...@@ -246,7 +246,8 @@ class CornerHead(object): ...@@ -246,7 +246,8 @@ class CornerHead(object):
try: try:
import cornerpool_lib import cornerpool_lib
except: except:
logger.error("cornerpool_lib not found, compile in ext_op at first") logger.error(
"cornerpool_lib not found, compile in ppdet/ext_op at first")
self.train_batch_size = train_batch_size self.train_batch_size = train_batch_size
self.test_batch_size = test_batch_size self.test_batch_size = test_batch_size
self.num_classes = num_classes self.num_classes = num_classes
......
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