add paddlex gui

docs/index.rst

@@ -25,8 +25,8 @@ PaddleX是基于飞桨核心框架、开发套件和工具组件的深度学习
    install.md
    tutorials/index.rst
    cv_solutions.md
-   apis/index
-   paddlex_gui.md
+   apis/index.rst
+   paddlex_gui/index.rst
    update.md
    FAQ.md
    appendix/index.rst

docs/paddlex_gui.md

-# PaddleX-GUI使用文档
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-**第一步：下载PaddleX客户端**
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-您需要前往 [官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex)填写基本信息后下载试用PaddleX客户端
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-**第二步：准备数据**
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-在开始模型训练前，您需要根据不同的任务类型，将数据标注为相应的格式。目前PaddleX支持【图像分类】、【目标检测】、【语义分割】、【实例分割】四种任务类型。不同类型任务的数据处理方式可查看[数据标注方式](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/master/DataAnnotation/AnnotationNote)。
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-**第三步：导入我的数据集**
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-① 数据标注完成后，您需要根据不同的任务，将数据和标注文件，按照客户端提示更名并保存到正确的文件中。
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-② 在客户端新建数据集，选择与数据集匹配的任务类型，并选择数据集对应的路径，将数据集导入。
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-![](./images/00_loaddata.png)
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-③ 选定导入数据集后，客户端会自动校验数据及标注文件是否合规，校验成功后，您可根据实际需求，将数据集按比例划分为训练集、验证集、测试集。
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-④ 您可在「数据分析」模块按规则预览您标注的数据集，双击单张图片可放大查看。
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-![](./images/01_datasplit.png)
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-**第四步：创建项目**
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-① 在完成数据导入后，您可以点击「新建项目」创建一个项目。
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-② 您可根据实际任务需求选择项目的任务类型，需要注意项目所采用的数据集也带有任务类型属性，两者需要进行匹配。
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-![](./images/02_newproject.png)
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-**第五步：项目开发**
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-① **数据选择**：项目创建完成后，您需要选择已载入客户端并校验后的数据集，并点击下一步，进入参数配置页面。
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-![](./images/03_choosedata.png)
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-② **参数配置**：主要分为**模型参数**、**训练参数**、**优化策略**三部分。您可根据实际需求选择模型结构及对应的训练参数、优化策略，使得任务效果最佳。
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-![](./images/04_parameter.png)
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-参数配置完成后，点击启动训练，模型开始训练并进行效果评估。
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-③ **训练可视化**：
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-在训练过程中，您可通过VisualDL查看模型训练过程时的参数变化、日志详情，及当前最优的训练集和验证集训练指标。模型在训练过程中通过点击"终止训练"随时终止训练过程。
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-![](./images/05_train.png)
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-![](./images/06_VisualDL.png)
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-模型训练结束后，点击”下一步“，进入模型评估页面。
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-④ **模型评估**
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-在模型评估页面，您可将训练后的模型应用在切分时留出的「验证数据集」以测试模型在验证集上的效果。评估方法包括混淆矩阵、精度、召回率等。在这个页面，您也可以直接查看模型在测试数据集上的预测效果。
-
-根据评估结果，您可决定进入模型发布页面，或返回先前步骤调整参数配置重新进行训练。
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-![](./images/07_evaluate.png)
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-⑤**模型发布**
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-当模型效果满意后，您可根据实际的生产环境需求，选择将模型发布为需要的版本。
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-![](./images/08_deploy.png)

docs/paddlex_gui/download.md

+# PaddleX GUI下载安装

docs/paddlex_gui/how_to_use.md

+# PaddleX GUI如何训练模型

docs/paddlex_gui/index.rst

+PaddleX GUI使用文档
+=======================================
+
+PaddleX GUI是基于PaddleX开发实现的可视化模型训练套件，可以让开发者免去代码开发的步骤，通过点选式地操作就可以快速完成模型的训练开发。PaddleXGUI具有 **数据集可视化分析** 、**模型参数自动推荐** 、**跨平台使用** 三大特点。
+
+数据集可视化分析
+  | PaddleX支持导入常见的图像分类、目标检测、实例分割和语义分割数据集，并对数据集的样本分布，标注结果进行可视化展示，数据集的情况一目了然！
+
+模型参数自动推荐
+  | 根据用户的电脑配置和数据集情况，自动推荐模型训练参数，免去用户查看文档，被各种参数所烦的忧心事！
+
+跨平台使用
+  | PaddleX GUI完全跨平台，支持Linux、Windows和Mac三大主流系统！
+
+
+.. toctree::
+   :maxdepth: 1
+   :caption: 文档目录:
+
+   download.md
+   how_to_use.md
+   xx.md
+
+* PaddleX版本: v0.1.7
+* 项目官网: http://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex  
+* 项目GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop  
+* 官方QQ用户群: 1045148026  
+* GitHub Issue反馈: http://www.github.com/PaddlePaddle/PaddleX/issues
+

docs/paddlex_gui/xx.md

+# 其它