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...@@ -26,7 +26,7 @@ python pretrained_model/download_model.py icnet_bn_cityscapes ...@@ -26,7 +26,7 @@ python pretrained_model/download_model.py icnet_bn_cityscapes
## 三. 准备配置 ## 三. 准备配置
在开始训练和评估之前,我们需要确定相关配置,从本教程的角度,配置分为三部分: 接着我们需要确定相关配置,从本教程的角度,配置分为三部分:
* 数据集 * 数据集
* 训练集主目录 * 训练集主目录
...@@ -88,17 +88,26 @@ SOLVER: ...@@ -88,17 +88,26 @@ SOLVER:
OPTIMIZER: "adam" OPTIMIZER: "adam"
``` ```
## 四. 开始训练 ## 四. 配置/数据校验
使用下述命令启动训练 在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程
```shell
python pdseg/check.py --cfg ./configs/test_pet.yaml
```
## 五. 开始训练
校验通过后,使用下述命令启动训练
```shell ```shell
python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml
``` ```
## . 进行评估 ## . 进行评估
使用下述命令启动评估 模型训练完成,使用下述命令启动评估
```shell ```shell
python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml
......
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