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fix mv3 to adapt to paddle2.0 (#1864)

* fix mv3 to adapt to paddle2.0

* fix doc to adapt to 2.0.0

* fix paddle version
上级 b0d1dca6
......@@ -5,7 +5,7 @@ PaddleOCR aims to create multilingual, awesome, leading, and practical OCR tools
## Notice
PaddleOCR supports both dynamic graph and static graph programming paradigm
- Dynamic graph: dygraph branch (default), **supported by paddle 2.0rc1+ ([installation](./doc/doc_en/installation_en.md))**
- Dynamic graph: dygraph branch (default), **supported by paddle 2.0.0 ([installation](./doc/doc_en/installation_en.md))**
- Static graph: develop branch
**Recent updates**
......
......@@ -4,7 +4,7 @@
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力使用者训练出更好的模型,并应用落地。
## 注意
PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式
- 动态图版本:dygraph分支(默认),需将paddle版本升级至2.0rc1+[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)
- 动态图版本:dygraph分支(默认),需将paddle版本升级至2.0.0[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)
- 静态图版本:develop分支
**近期更新**
......
......@@ -31,7 +31,7 @@
#### Q3.1.38: module 'paddle.distributed' has no attribute ‘get_rank’。
**A**:Paddle版本问题,请安装2.0版本Paddle:pip install paddlepaddle==2.0.0rc1
**A**:Paddle版本问题,请安装2.0版本Paddle:pip install paddlepaddle==2.0.0。
#### Q3.4.30: PaddleOCR是否支持在华为鲲鹏920CPU上部署?
......@@ -397,13 +397,13 @@ Paddle2ONNX支持转换的[模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2
**A**:动态图版本正在紧锣密鼓开发中,将于2020年12月16日发布,敬请关注。
#### Q3.1.22:ModuleNotFoundError: No module named 'paddle.nn',
**A**:paddle.nn是Paddle2.0版本特有的功能,请安装大于等于Paddle 2.0.0rc1的版本,安装方式为
**A**:paddle.nn是Paddle2.0版本特有的功能,请安装大于等于Paddle 2.0.0的版本,安装方式为
```
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
#### Q3.1.23: ImportError: /usr/lib/x86_64_linux-gnu/libstdc++.so.6:version `CXXABI_1.3.11` not found (required by /usr/lib/python3.6/site-package/paddle/fluid/core+avx.so)
**A**:这个问题是glibc版本不足导致的,Paddle2.0rc1版本对gcc版本和glib版本有更高的要求,推荐gcc版本为8.2,glibc版本2.12以上。
**A**:这个问题是glibc版本不足导致的,Paddle2.0.0版本对gcc版本和glib版本有更高的要求,推荐gcc版本为8.2,glibc版本2.12以上。
如果您的环境不满足这个要求,或者使用的docker镜像为:
`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda9.0-cudnn7-dev`
`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda9.0-cudnn7-dev`,安装Paddle2.0rc版本可能会出现上述错误,2.0版本推荐使用新的docker镜像 `paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82`
......@@ -415,7 +415,7 @@ python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/py
- develop:基于Paddle静态图开发的分支,推荐使用paddle1.8 或者2.0版本,该分支具备完善的模型训练、预测、推理部署、量化裁剪等功能,领先于release/1.1分支。
- release/1.1:PaddleOCR 发布的第一个稳定版本,基于静态图开发,具备完善的训练、预测、推理部署、量化裁剪等功能。
- dygraph:基于Paddle动态图开发的分支,目前仍在开发中,未来将作为主要开发分支,运行要求使用Paddle2.0rc1版本,目前仍在开发中
- dygraph:基于Paddle动态图开发的分支,目前仍在开发中,未来将作为主要开发分支,运行要求使用Paddle2.0.0版本
- release/2.0-rc1-0:PaddleOCR发布的第二个稳定版本,基于动态图和paddle2.0版本开发,动态图开发的工程更易于调试,目前支,支持模型训练、预测,暂不支持移动端部署。
如果您已经上手过PaddleOCR,并且希望在各种环境上部署PaddleOCR,目前建议使用静态图分支,develop或者release/1.1分支。如果您是初学者,想快速训练,调试PaddleOCR中的算法,建议尝鲜PaddleOCR dygraph分支。
......@@ -432,7 +432,7 @@ python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/py
#### Q3.1.27: 如何可视化acc,loss曲线图,模型网络结构图等?
**A**:在配置文件里有`use_visualdl`的参数,设置为True即可,更多的使用命令可以参考:[VisualDL使用指南](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.0-rc1/guides/03_VisualDL/visualdl.html)
**A**:在配置文件里有`use_visualdl`的参数,设置为True即可,更多的使用命令可以参考:[VisualDL使用指南](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/03_VisualDL/visualdl.html)
#### Q3.1.28: 在使用StyleText数据合成工具的时候,报错`ModuleNotFoundError: No module named 'utils.config'`,这是为什么呢?
......@@ -451,7 +451,7 @@ https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/de3e2e7cd3b8b65ee02d7a41e570fa5b5
#### Q3.1.31: 怎么输出网络结构以及每层的参数信息?
**A**:可以使用 `paddle.summary`, 具体参考:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.0-rc1/api/paddle/hapi/model_summary/summary_cn.html#summary
**A**:可以使用 `paddle.summary`, 具体参考:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/hapi/model_summary/summary_cn.html
#### Q3.1.32 能否修改StyleText配置文件中的分辨率?
......@@ -485,7 +485,7 @@ StyleText的用途主要是:提取style_image中的字体、背景等style信
#### Q3.1.38: module 'paddle.distributed' has no attribute ‘get_rank’。
**A**:Paddle版本问题,请安装2.0版本Paddle:pip install paddlepaddle==2.0.0rc1
**A**:Paddle版本问题,请安装2.0版本Paddle:pip install paddlepaddle==2.0.0。
<a name="数据集3"></a>
### 数据集
......@@ -877,4 +877,4 @@ img = cv.imdecode(img_array, -1)
**A**:我们目前已经通过Paddle2ONNX来支持各模型套件的转换,PaddleOCR基于PaddlePaddle 2.0的版本(dygraph分支)已经支持导出为ONNX,欢迎关注Paddle2ONNX,了解更多项目的进展:
Paddle2ONNX项目:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX
Paddle2ONNX支持转换的[模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX/blob/develop/docs/zh/model_zoo.md#%E5%9B%BE%E5%83%8Focr)
\ No newline at end of file
Paddle2ONNX支持转换的[模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX/blob/develop/docs/zh/model_zoo.md#%E5%9B%BE%E5%83%8Focr)
......@@ -63,7 +63,7 @@ PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本。
*如果您安装的是cpu版本,请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false*
```
# GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过 '--gpus' 指定卡号,如果使用的paddle版本小于2.0rc1,请使用'--select_gpus'参数选择要使用的GPU
# GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过 '--gpus' 指定卡号
# 启动训练,下面的命令已经写入train.sh文件中,只需修改文件里的配置文件路径即可
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3,4,5,6,7' tools/train.py -c configs/cls/cls_mv3.yml
```
......
......@@ -76,7 +76,7 @@ tar -xf ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.tar ./pretrain_model
# 单机单卡训练 mv3_db 模型
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrain_weights=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/
# 单机多卡训练,通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID;如果使用的paddle版本小于2.0rc1,请使用'--select_gpus'参数选择要使用的GPU
# 单机多卡训练,通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrain_weights=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/
```
......
......@@ -2,7 +2,7 @@
经测试PaddleOCR可在glibc 2.23上运行,您也可以测试其他glibc版本或安装glic 2.23
PaddleOCR 工作环境
- PaddlePaddle 1.8+ ,推荐使用 PaddlePaddle 2.0rc1
- PaddlePaddle 2.0.0
- python3.7
- glibc 2.23
- cuDNN 7.6+ (GPU)
......@@ -35,11 +35,11 @@ sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
pip3 install --upgrade pip
如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10,请运行以下命令安装
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
如果您的机器是CPU,请运行以下命令安装
python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
更多的版本需求,请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。
```
......
......@@ -66,7 +66,7 @@ Start training:
```
# Set PYTHONPATH path
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
# GPU training Support single card and multi-card training, specify the card number through --gpus. If your paddle version is less than 2.0rc1, please use '--selected_gpus'
# GPU training Support single card and multi-card training, specify the card number through --gpus.
# Start training, the following command has been written into the train.sh file, just modify the configuration file path in the file
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3,4,5,6,7' tools/train.py -c configs/cls/cls_mv3.yml
```
......
......@@ -76,7 +76,7 @@ You can also use `-o` to change the training parameters without modifying the ym
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
# multi-GPU training
# Set the GPU ID used by the '--gpus' parameter; If your paddle version is less than 2.0rc1, please use '--selected_gpus'
# Set the GPU ID used by the '--gpus' parameter.
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
......
......@@ -3,7 +3,7 @@
After testing, paddleocr can run on glibc 2.23. You can also test other glibc versions or install glic 2.23 for the best compatibility.
PaddleOCR working environment:
- PaddlePaddle 1.8+, Recommend PaddlePaddle 2.0rc1
- PaddlePaddle 2.0.0
- python3.7
- glibc 2.23
......@@ -38,10 +38,10 @@ sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
pip3 install --upgrade pip
# If you have cuda9 or cuda10 installed on your machine, please run the following command to install
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# If you only have cpu on your machine, please run the following command to install
python3 -m pip install paddlepaddle==2.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
For more software version requirements, please refer to the instructions in [Installation Document](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick) for operation.
......
......@@ -58,15 +58,15 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
[5, 72, 40, True, 'relu', 2],
[5, 120, 40, True, 'relu', 1],
[5, 120, 40, True, 'relu', 1],
[3, 240, 80, False, 'hard_swish', 2],
[3, 200, 80, False, 'hard_swish', 1],
[3, 184, 80, False, 'hard_swish', 1],
[3, 184, 80, False, 'hard_swish', 1],
[3, 480, 112, True, 'hard_swish', 1],
[3, 672, 112, True, 'hard_swish', 1],
[5, 672, 160, True, 'hard_swish', 2],
[5, 960, 160, True, 'hard_swish', 1],
[5, 960, 160, True, 'hard_swish', 1],
[3, 240, 80, False, 'hardswish', 2],
[3, 200, 80, False, 'hardswish', 1],
[3, 184, 80, False, 'hardswish', 1],
[3, 184, 80, False, 'hardswish', 1],
[3, 480, 112, True, 'hardswish', 1],
[3, 672, 112, True, 'hardswish', 1],
[5, 672, 160, True, 'hardswish', 2],
[5, 960, 160, True, 'hardswish', 1],
[5, 960, 160, True, 'hardswish', 1],
]
cls_ch_squeeze = 960
elif model_name == "small":
......@@ -75,14 +75,14 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
[3, 16, 16, True, 'relu', 2],
[3, 72, 24, False, 'relu', 2],
[3, 88, 24, False, 'relu', 1],
[5, 96, 40, True, 'hard_swish', 2],
[5, 240, 40, True, 'hard_swish', 1],
[5, 240, 40, True, 'hard_swish', 1],
[5, 120, 48, True, 'hard_swish', 1],
[5, 144, 48, True, 'hard_swish', 1],
[5, 288, 96, True, 'hard_swish', 2],
[5, 576, 96, True, 'hard_swish', 1],
[5, 576, 96, True, 'hard_swish', 1],
[5, 96, 40, True, 'hardswish', 2],
[5, 240, 40, True, 'hardswish', 1],
[5, 240, 40, True, 'hardswish', 1],
[5, 120, 48, True, 'hardswish', 1],
[5, 144, 48, True, 'hardswish', 1],
[5, 288, 96, True, 'hardswish', 2],
[5, 576, 96, True, 'hardswish', 1],
[5, 576, 96, True, 'hardswish', 1],
]
cls_ch_squeeze = 576
else:
......@@ -102,7 +102,7 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
padding=1,
groups=1,
if_act=True,
act='hard_swish',
act='hardswish',
name='conv1')
self.stages = []
......@@ -138,7 +138,7 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
padding=0,
groups=1,
if_act=True,
act='hard_swish',
act='hardswish',
name='conv_last'))
self.stages.append(nn.Sequential(*block_list))
self.out_channels.append(make_divisible(scale * cls_ch_squeeze))
......@@ -192,10 +192,11 @@ class ConvBNLayer(nn.Layer):
if self.if_act:
if self.act == "relu":
x = F.relu(x)
elif self.act == "hard_swish":
x = F.activation.hard_swish(x)
elif self.act == "hardswish":
x = F.hardswish(x)
else:
print("The activation function is selected incorrectly.")
print("The activation function({}) is selected incorrectly.".
format(self.act))
exit()
return x
......@@ -282,5 +283,5 @@ class SEModule(nn.Layer):
outputs = self.conv1(outputs)
outputs = F.relu(outputs)
outputs = self.conv2(outputs)
outputs = F.activation.hard_sigmoid(outputs)
outputs = F.hardsigmoid(outputs, slope=0.2, offset=0.5)
return inputs * outputs
......@@ -51,15 +51,15 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
[5, 72, 40, True, 'relu', (large_stride[2], 1)],
[5, 120, 40, True, 'relu', 1],
[5, 120, 40, True, 'relu', 1],
[3, 240, 80, False, 'hard_swish', 1],
[3, 200, 80, False, 'hard_swish', 1],
[3, 184, 80, False, 'hard_swish', 1],
[3, 184, 80, False, 'hard_swish', 1],
[3, 480, 112, True, 'hard_swish', 1],
[3, 672, 112, True, 'hard_swish', 1],
[5, 672, 160, True, 'hard_swish', (large_stride[3], 1)],
[5, 960, 160, True, 'hard_swish', 1],
[5, 960, 160, True, 'hard_swish', 1],
[3, 240, 80, False, 'hardswish', 1],
[3, 200, 80, False, 'hardswish', 1],
[3, 184, 80, False, 'hardswish', 1],
[3, 184, 80, False, 'hardswish', 1],
[3, 480, 112, True, 'hardswish', 1],
[3, 672, 112, True, 'hardswish', 1],
[5, 672, 160, True, 'hardswish', (large_stride[3], 1)],
[5, 960, 160, True, 'hardswish', 1],
[5, 960, 160, True, 'hardswish', 1],
]
cls_ch_squeeze = 960
elif model_name == "small":
......@@ -68,14 +68,14 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
[3, 16, 16, True, 'relu', (small_stride[0], 1)],
[3, 72, 24, False, 'relu', (small_stride[1], 1)],
[3, 88, 24, False, 'relu', 1],
[5, 96, 40, True, 'hard_swish', (small_stride[2], 1)],
[5, 240, 40, True, 'hard_swish', 1],
[5, 240, 40, True, 'hard_swish', 1],
[5, 120, 48, True, 'hard_swish', 1],
[5, 144, 48, True, 'hard_swish', 1],
[5, 288, 96, True, 'hard_swish', (small_stride[3], 1)],
[5, 576, 96, True, 'hard_swish', 1],
[5, 576, 96, True, 'hard_swish', 1],
[5, 96, 40, True, 'hardswish', (small_stride[2], 1)],
[5, 240, 40, True, 'hardswish', 1],
[5, 240, 40, True, 'hardswish', 1],
[5, 120, 48, True, 'hardswish', 1],
[5, 144, 48, True, 'hardswish', 1],
[5, 288, 96, True, 'hardswish', (small_stride[3], 1)],
[5, 576, 96, True, 'hardswish', 1],
[5, 576, 96, True, 'hardswish', 1],
]
cls_ch_squeeze = 576
else:
......@@ -96,7 +96,7 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
padding=1,
groups=1,
if_act=True,
act='hard_swish',
act='hardswish',
name='conv1')
i = 0
block_list = []
......@@ -124,7 +124,7 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
padding=0,
groups=1,
if_act=True,
act='hard_swish',
act='hardswish',
name='conv_last')
self.pool = nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
......
# for paddle.__version__ >= 2.0rc1
# recommended paddle.__version__ == 2.0.0
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3,4,5,6,7' tools/train.py -c configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml
# for paddle.__version__ < 2.0rc1
# python3 -m paddle.distributed.launch --selected_gpus '0,1,2,3,4,5,6,7' tools/train.py -c configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml
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