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cf4d67dd
编写于
3月 28, 2019
作者:
W
wuzewu
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add image classfication finetune demo
上级
f04836a1
变更
2
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
68 addition
and
0 deletion
+68
-0
demo/image-classification/finetune.sh
demo/image-classification/finetune.sh
+13
-0
demo/image-classification/retrain.py
demo/image-classification/retrain.py
+55
-0
未找到文件。
demo/image-classification/finetune.sh
0 → 100644
浏览文件 @
cf4d67dd
#!/bin/bash
set
-o
nounset
set
-o
errexit
script_path
=
$(
cd
`
dirname
$0
`
;
pwd
)
cd
$script_path
hub_module_path
=
hub_module_ResNet50
cd
resources
sh download.sh ResNet50
cd
..
sh create_module.sh
python retrain.py
demo/image-classification/retrain.py
0 → 100644
浏览文件 @
cf4d67dd
import
paddle_hub
as
hub
import
paddle
import
paddle.fluid
as
fluid
from
paddle_hub.dataset.flowers
import
FlowersDataset
from
paddle_hub.dataset.dogcat
import
DogCatDataset
from
paddle_hub.dataset.cv_reader
import
ImageClassificationReader
from
paddle_hub.finetune.task
import
Task
from
paddle_hub.finetune.network
import
append_mlp_classifier
from
paddle_hub.finetune.config
import
FinetuneConfig
from
paddle_hub.finetune.finetune
import
finetune_and_eval
def
train
():
resnet_module
=
hub
.
Module
(
module_dir
=
"./hub_module_ResNet50"
)
input_dict
,
output_dict
,
program
=
resnet_module
.
context
(
sign_name
=
"feature_map"
)
data_processor
=
ImageClassificationReader
(
image_width
=
224
,
image_height
=
224
,
dataset
=
FlowersDataset
(),
color_mode
=
"RGB"
)
with
fluid
.
program_guard
(
program
):
label
=
fluid
.
layers
.
data
(
name
=
"label"
,
dtype
=
"int64"
,
shape
=
[
1
])
img
=
input_dict
[
0
]
feature_map
=
output_dict
[
0
]
config
=
FinetuneConfig
(
log_interval
=
10
,
eval_interval
=
100
,
use_cuda
=
True
,
learning_rate
=
1e-4
,
weight_decay
=
None
,
in_tokens
=
None
,
num_epoch
=
10
,
batch_size
=
32
,
max_seq_len
=
None
,
warmup_proportion
=
None
,
save_ckpt_interval
=
200
,
checkpoint_dir
=
"./finetune_task"
,
strategy
=
'BaseFinetune'
,
with_memory_optimization
=
True
)
feed_list
=
[
img
.
name
,
label
.
name
]
task
=
append_mlp_classifier
(
feature
=
feature_map
,
label
=
label
,
num_classes
=
5
)
finetune_and_eval
(
task
,
feed_list
=
feed_list
,
data_processor
=
data_processor
,
config
=
config
)
if
__name__
==
"__main__"
:
train
()
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