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fix auto-compression readme (#1048)

上级 d7f847c5
...@@ -41,9 +41,9 @@ tar -xf yolov3_mobilenet_v1_270e_coco.tar ...@@ -41,9 +41,9 @@ tar -xf yolov3_mobilenet_v1_270e_coco.tar
``` ```
cd PaddleSlim/demo/auto-compression/ cd PaddleSlim/demo/auto-compression/
``` ```
使用[demo_coco.py](../demo_coco.py)脚本得到模型的分类精度 使用[demo_coco.py](../../demo_coco.py)脚本得到模型的mAP
``` ```
python3.7 ../demo_coco.py --model_dir=../yolov3_mobilenet_v1_270e_coco/ --model_filename=model.pdmodel --params_filename=model.pdiparams --eval=True python3.7 ../../demo_coco.py --model_dir=../../yolov3_mobilenet_v1_270e_coco/ --model_filename=model.pdmodel --params_filename=model.pdiparams --eval=True
``` ```
### 3. 进行多策略融合压缩 ### 3. 进行多策略融合压缩
...@@ -51,9 +51,9 @@ python3.7 ../demo_coco.py --model_dir=../yolov3_mobilenet_v1_270e_coco/ --model_ ...@@ -51,9 +51,9 @@ python3.7 ../demo_coco.py --model_dir=../yolov3_mobilenet_v1_270e_coco/ --model_
每一个小章节代表一种多策略融合压缩,不代表需要串行执行。 每一个小章节代表一种多策略融合压缩,不代表需要串行执行。
### 3.1 进行量化蒸馏压缩 ### 3.1 进行量化蒸馏压缩
蒸馏量化训练示例脚本为[demo_coco.py](../demo_coco.py),使用接口``paddleslim.auto_compression.AutoCompression``对模型进行量化训练。运行命令为: 蒸馏量化训练示例脚本为[demo_coco.py](../../demo_coco.py),使用接口``paddleslim.auto_compression.AutoCompression``对模型进行量化训练。运行命令为:
``` ```
python ../demo_coco.py \ python ../../demo_coco.py \
--model_dir='infermodel_mobilenetv2' \ --model_dir='infermodel_mobilenetv2' \
--model_filename='model.pdmodel' \ --model_filename='model.pdmodel' \
--params_filename='./model.pdiparams' \ --params_filename='./model.pdiparams' \
......
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