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未验证 提交 8391440b 编写于 作者: J Jason 提交者： GitHub
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add coco pretrained weights  for detection and segmentation (including cityscapes)
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docs/apis/models/detection.md
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -42,7 +42,7 @@ train(self, num_epochs, train_dataset, train_batch_size=8, eval_dataset=None, sa
> > - **save_interval_epochs** (int): 模型保存间隔（单位：迭代轮数）。默认为20。
> > - **log_interval_steps** (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为2。
> > - **save_dir** (str): 模型保存路径。默认值为'output'。
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为None。
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'COCO'，则自动下载在COCO数据集上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为None。
> > - **optimizer** (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当该参数为None时，使用默认优化器：fluid.layers.piecewise_decay衰减策略，fluid.optimizer.Momentum优化方法。
> > - **learning_rate** (float): 默认优化器的学习率。默认为1.0/8000。
> > - **warmup_steps** (int): 默认优化器进行warmup过程的步数。默认为1000。
......@@ -129,7 +129,7 @@ train(self, num_epochs, train_dataset, train_batch_size=2, eval_dataset=None, sa
> > - **save_interval_epochs** (int): 模型保存间隔（单位：迭代轮数）。默认为1。
> > - **log_interval_steps** (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为2。
> > - **save_dir** (str): 模型保存路径。默认值为'output'。
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为None。
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'COCO'，则自动下载在COCO数据集上预训练的模型权重（注意：暂未提供ResNet18的COCO预训练模型）；为None，则不使用预训练模型。默认为None。
> > - **optimizer** (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当该参数为None时，使用默认优化器：fluid.layers.piecewise_decay衰减策略，fluid.optimizer.Momentum优化方法。
> > - **learning_rate** (float): 默认优化器的初始学习率。默认为0.0025。
> > - **warmup_steps** (int): 默认优化器进行warmup过程的步数。默认为500。
......
docs/apis/models/instance_segmentation.md
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -34,7 +34,7 @@ train(self, num_epochs, train_dataset, train_batch_size=1, eval_dataset=None, sa
> > - **save_interval_epochs** (int): 模型保存间隔（单位：迭代轮数）。默认为1。
> > - **log_interval_steps** (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为2。
> > - **save_dir** (str): 模型保存路径。默认值为'output'。
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为None。
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'COCO'，则自动下载在COCO数据集上预训练的模型权重（注意：暂未提供ResNet18和HRNet_W18的COCO预训练模型）；若为None，则不使用预训练模型。默认为None。
> > - **optimizer** (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当该参数为None时，使用默认优化器：fluid.layers.piecewise_decay衰减策略，fluid.optimizer.Momentum优化方法。
> > - **learning_rate** (float): 默认优化器的初始学习率。默认为0.00125。
> > - **warmup_steps** (int): 默认优化器进行warmup过程的步数。默认为500。
......
docs/apis/models/semantic_segmentation.md
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -12,7 +12,7 @@ paddlex.seg.DeepLabv3p(num_classes=2, backbone='MobileNetV2_x1.0', output_stride
> **参数**
> > - **num_classes** (int): 类别数。
> > - **backbone** (str): DeepLabv3+的backbone网络，实现特征图的计算，取值范围为['Xception65', 'Xception41', 'MobileNetV2_x0.25', 'MobileNetV2_x0.5', 'MobileNetV2_x1.0', 'MobileNetV2_x1.5', 'MobileNetV2_x2.0']，'MobileNetV2_x1.0'。
> > - **backbone** (str): DeepLabv3+的backbone网络，实现特征图的计算，取值范围为['Xception65', 'Xception41', 'MobileNetV2_x0.25', 'MobileNetV2_x0.5', 'MobileNetV2_x1.0', 'MobileNetV2_x1.5', 'MobileNetV2_x2.0']，默认值为'MobileNetV2_x1.0'。
> > - **output_stride** (int): backbone 输出特征图相对于输入的下采样倍数，一般取值为8或16。默认16。
> > - **aspp_with_sep_conv** (bool): decoder模块是否采用separable convolutions。默认True。
> > - **decoder_use_sep_conv** (bool)： decoder模块是否采用separable convolutions。默认True。
......@@ -40,7 +40,7 @@ train(self, num_epochs, train_dataset, train_batch_size=2, eval_dataset=None, ev
> > - **save_interval_epochs** (int): 模型保存间隔（单位：迭代轮数）。默认为1。
> > - **log_interval_steps** (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为2。
> > - **save_dir** (str): 模型保存路径。默认'output'
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认'IMAGENET'。
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'COCO'，则自动下载在COCO数据集上预训练的模型权重（注意：暂未提供Xception41、MobileNetV2_x0.25、MobileNetV2_x0.5、MobileNetV2_x1.5、MobileNetV2_x2.0的COCO预训练模型）；若为字符串'CITYSCAPES'，则自动下载在CITYSCAPES数据集上预训练的模型权重（注意：暂未提供Xception41、MobileNetV2_x0.25、MobileNetV2_x0.5、MobileNetV2_x1.5、MobileNetV2_x2.0的CITYSCAPES预训练模型）；为None，则不使用预训练模型。默认'IMAGENET'。
> > - **optimizer** (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当该参数为None时，使用默认的优化器：使用fluid.optimizer.Momentum优化方法，polynomial的学习率衰减策略。
> > - **learning_rate** (float): 默认优化器的初始学习率。默认0.01。
> > - **lr_decay_power** (float): 默认优化器学习率衰减指数。默认0.9。
......@@ -209,7 +209,7 @@ train(self, num_epochs, train_dataset, train_batch_size=2, eval_dataset=None, ev
> > - **save_interval_epochs** (int): 模型保存间隔（单位：迭代轮数）。默认为1。
> > - **log_interval_steps** (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为2。
> > - **save_dir** (str): 模型保存路径。默认'output'
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet数据集上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认'IMAGENET'。
> > - **pretrain_weights** (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，则自动下载在ImageNet数据集上预训练的模型权重；若为字符串'CITYSCAPES'，则自动下载在CITYSCAPES图片数据上预训练的模型权重（注意：目前仅提供`width`取值为18的CITYSCAPES预训练模型）；为None，则不使用预训练模型。默认'IMAGENET'。
> > - **optimizer** (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当该参数为None时，使用默认的优化器：使用fluid.optimizer.Momentum优化方法，polynomial的学习率衰减策略。
> > - **learning_rate** (float): 默认优化器的初始学习率。默认0.01。
> > - **lr_decay_power** (float): 默认优化器学习率衰减指数。默认0.9。
......
paddlex/cv/models/base.py
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -194,14 +194,38 @@ class BaseAPI:
if os.path.exists(pretrain_dir):
os.remove(pretrain_dir)
os.makedirs(pretrain_dir)
if pretrain_weights is not None and \
not os.path.isdir(pretrain_weights) \
and not os.path.isfile(pretrain_weights):
if self.model_type == 'classifier':
if pretrain_weights not in ['IMAGENET']:
logging.warning(
"Pretrain_weights for classifier should be defined as directory path or parameter file or 'IMAGENET' or None, but it is {}, so we force to set it as 'IMAGENET'".
format(pretrain_weights))
pretrain_weights = 'IMAGENET'
elif self.model_type == 'detector':
if pretrain_weights not in ['IMAGENET', 'COCO']:
logging.warning(
"Pretrain_weights for detector should be defined as directory path or parameter file or 'IMAGENET' or 'COCO' or None, but it is {}, so we force to set it as 'IMAGENET'".
format(pretrain_weights))
pretrain_weights = 'IMAGENET'
elif self.model_type == 'segmenter':
if pretrain_weights not in [
'IMAGENET', 'COCO', 'CITYSCAPES'
]:
logging.warning(
"Pretrain_weights for segmenter should be defined as directory path or parameter file or 'IMAGENET' or 'COCO' or 'CITYSCAPES', but it is {}, so we force to set it as 'IMAGENET'".
format(pretrain_weights))
pretrain_weights = 'IMAGENET'
if hasattr(self, 'backbone'):
backbone = self.backbone
else:
backbone = self.__class__.__name__
if backbone == "HRNet":
backbone = backbone + "_W{}".format(self.width)
class_name = self.__class__.__name__
pretrain_weights = get_pretrain_weights(
pretrain_weights, self.model_type, backbone, pretrain_dir)
pretrain_weights, class_name, backbone, pretrain_dir)
if startup_prog is None:
startup_prog = fluid.default_startup_program()
self.exe.run(startup_prog)
......
paddlex/cv/models/deeplabv3p.py
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -242,7 +242,9 @@ class DeepLabv3p(BaseAPI):
log_interval_steps (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为2。
save_dir (str): 模型保存路径。默认'output'。
pretrain_weights (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，
则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认'IMAGENET。
则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'COCO'，
则自动下载在COCO数据集上预训练的模型权重；若为字符串'CITYSCAPES'，
则自动下载在CITYSCAPES数据集上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认'IMAGENET。
optimizer (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当该参数为None时，使用默认的优化器：使用
fluid.optimizer.Momentum优化方法，polynomial的学习率衰减策略。
learning_rate (float): 默认优化器的初始学习率。默认0.01。
......
paddlex/cv/models/faster_rcnn.py
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -196,7 +196,8 @@ class FasterRCNN(BaseAPI):
log_interval_steps (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为20。
save_dir (str): 模型保存路径。默认值为'output'。
pretrain_weights (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，
则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为'IMAGENET'。
则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'COCO'，
则自动下载在COCO数据集上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为'IMAGENET'。
optimizer (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当该参数为None时，使用默认优化器：
fluid.layers.piecewise_decay衰减策略，fluid.optimizer.Momentum优化方法。
learning_rate (float): 默认优化器的初始学习率。默认为0.0025。
......
paddlex/cv/models/hrnet.py
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -152,7 +152,8 @@ class HRNet(DeepLabv3p):
log_interval_steps (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为2。
save_dir (str): 模型保存路径。默认'output'。
pretrain_weights (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，
则自动下载在IMAGENET图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为'IMAGENET'。
则自动下载在IMAGENET图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'CITYSCAPES'
则自动下载在CITYSCAPES图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为'IMAGENET'。
optimizer (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当改参数为None时，使用默认的优化器：使用
fluid.optimizer.Momentum优化方法，polynomial的学习率衰减策略。
learning_rate (float): 默认优化器的初始学习率。默认0.01。
......
paddlex/cv/models/mask_rcnn.py
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -155,7 +155,8 @@ class MaskRCNN(FasterRCNN):
log_interval_steps (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为20。
save_dir (str): 模型保存路径。默认值为'output'。
pretrain_weights (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，
则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为None。
则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'COCO'，
则自动下载在COCO数据集上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为None。
optimizer (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当该参数为None时，使用默认优化器：
fluid.layers.piecewise_decay衰减策略，fluid.optimizer.Momentum优化方法。
learning_rate (float): 默认优化器的学习率。默认为1.0/800。
......
paddlex/cv/models/utils/pretrain_weights.py
浏览文件 @ 8391440b
import paddlex
import paddlex.utils.logging as logging
import paddlehub as hub
import os
import os.path as osp
......@@ -75,16 +76,90 @@ image_pretrain = {
}
coco_pretrain = {
'UNet': 'https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/unet_coco_v3.tgz'
'YOLOv3_DarkNet53_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_darknet.tar',
'YOLOv3_MobileNetV1_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_mobilenet_v1.tar',
'YOLOv3_MobileNetV3_large_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_mobilenet_v3.pdparams',
'YOLOv3_ResNet34_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_r34.tar',
'YOLOv3_ResNet50_vd_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_r50vd_dcn.tar',
'FasterRCNN_ResNet50_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/faster_rcnn_r50_fpn_2x.tar',
'FasterRCNN_ResNet50_vd_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/faster_rcnn_r50_vd_fpn_2x.tar',
'FasterRCNN_ResNet101_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/faster_rcnn_r101_fpn_2x.tar',
'FasterRCNN_ResNet101_vd_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/faster_rcnn_r101_vd_fpn_2x.tar',
'FasterRCNN_HRNet_W18_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/faster_rcnn_hrnetv2p_w18_2x.tar',
'MaskRCNN_ResNet50_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r50_fpn_2x.tar',
'MaskRCNN_ResNet50_vd_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r50_vd_fpn_2x.tar',
'MaskRCNN_ResNet101_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r101_fpn_1x.tar',
'MaskRCNN_ResNet101_vd_COCO':
'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r101_vd_fpn_1x.tar',
'UNet_COCO': 'https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/unet_coco_v3.tgz',
'DeepLabv3p_MobileNetV2_x1.0_COCO':
'https://bj.bcebos.com/v1/paddleseg/deeplab_mobilenet_x1_0_coco.tgz',
'DeepLabv3p_Xception65_COCO':
'https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/xception65_coco.tgz'
}
cityscapes_pretrain = {
'DeepLabv3p_MobileNetV2_x1.0_CITYSCAPES':
'https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/mobilenet_cityscapes.tgz',
'DeepLabv3p_Xception65_CITYSCAPES':
'https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/xception65_bn_cityscapes.tgz',
'HRNet_W18_CITYSCAPES':
'https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/hrnet_w18_bn_cityscapes.tgz'
}
def get_pretrain_weights(flag, model_type, backbone, save_dir):
def get_pretrain_weights(flag, class_name, backbone, save_dir):
if flag is None:
return None
elif osp.isdir(flag):
return flag
elif flag == 'IMAGENET':
elif osp.isfile(flag):
return flag
warning_info = "{} does not support to be finetuned with weights pretrained on the {} dataset, so pretrain_weights is forced to be set to {}"
if flag == 'COCO':
if class_name == "FasterRCNN" and backbone in ['ResNet18'] or \
class_name == "MaskRCNN" and backbone in ['ResNet18', 'HRNet_W18'] or \
class_name == 'DeepLabv3p' and backbone in ['Xception41', 'MobileNetV2_x0.25', 'MobileNetV2_x0.5', 'MobileNetV2_x1.5', 'MobileNetV2_x2.0']:
model_name = '{}_{}'.format(class_name, backbone)
logging.warning(warning_info.format(model_name, flag, 'IMAGENET'))
flag = 'IMAGENET'
elif class_name == 'HRNet':
logging.warning(warning_info.format(class_name, flag, 'IMAGENET'))
flag = 'IMAGENET'
elif flag == 'CITYSCAPES':
model_name = '{}_{}'.format(class_name, backbone)
if class_name == 'UNet':
logging.warning(warning_info.format(class_name, flag, 'COCO'))
flag = 'COCO'
if class_name == 'HRNet' and backbone.split('_')[
-1] in ['W30', 'W32', 'W40', 'W48', 'W60', 'W64']:
logging.warning(warning_info.format(backbone, flag, 'IMAGENET'))
flag = 'IMAGENET'
if class_name == 'DeepLabv3p' and backbone in [
'Xception41', 'MobileNetV2_x0.25', 'MobileNetV2_x0.5',
'MobileNetV2_x1.5', 'MobileNetV2_x2.0'
]:
model_name = '{}_{}'.format(class_name, backbone)
logging.warning(warning_info.format(model_name, flag, 'IMAGENET'))
flag = 'IMAGENET'
elif flag == 'IMAGENET' and class_name == 'UNet':
logging.warning(warning_info.format(class_name, flag, 'COCO'))
flag = 'COCO'
if flag == 'IMAGENET':
new_save_dir = save_dir
if hasattr(paddlex, 'pretrain_dir'):
new_save_dir = paddlex.pretrain_dir
......@@ -96,7 +171,7 @@ def get_pretrain_weights(flag, model_type, backbone, save_dir):
backbone = 'MobileNetV3_small_x1_0_ssld'
elif backbone == 'MobileNetV3_large_ssld':
backbone = 'MobileNetV3_large_x1_0_ssld'
if model_type == 'detector':
if class_name in ['YOLOv3', 'FasterRCNN', 'MaskRCNN']:
if backbone == 'ResNet50':
backbone = 'DetResNet50'
assert backbone in image_pretrain, "There is not ImageNet pretrain weights for {}, you may try COCO.".format(
......@@ -121,17 +196,20 @@ def get_pretrain_weights(flag, model_type, backbone, save_dir):
raise Exception(
"Unexpected error, please make sure paddlehub >= 1.6.2")
return osp.join(new_save_dir, backbone)
elif flag == 'COCO':
elif flag in ['COCO', 'CITYSCAPES']:
new_save_dir = save_dir
if hasattr(paddlex, 'pretrain_dir'):
new_save_dir = paddlex.pretrain_dir
url = coco_pretrain[backbone]
if class_name in ['YOLOv3', 'FasterRCNN', 'MaskRCNN', 'DeepLabv3p']:
backbone = '{}_{}'.format(class_name, backbone)
backbone = "{}_{}".format(backbone, flag)
if flag == 'COCO':
url = coco_pretrain[backbone]
elif flag == 'CITYSCAPES':
url = cityscapes_pretrain[backbone]
fname = osp.split(url)[-1].split('.')[0]
# paddlex.utils.download_and_decompress(url, path=new_save_dir)
# return osp.join(new_save_dir, fname)
assert backbone in coco_pretrain, "There is not COCO pretrain weights for {}, you may try ImageNet.".format(
backbone)
try:
hub.download(backbone, save_path=new_save_dir)
except Exception as e:
......@@ -148,5 +226,5 @@ def get_pretrain_weights(flag, model_type, backbone, save_dir):
return osp.join(new_save_dir, backbone)
else:
raise Exception(
"pretrain_weights need to be defined as directory path or `IMAGENET` or 'COCO' (download pretrain weights automatically)."
"pretrain_weights need to be defined as directory path or 'IMAGENET' or 'COCO' or 'Cityscapes' (download pretrain weights automatically)."
)
paddlex/cv/models/yolo_v3.py
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -188,7 +188,8 @@ class YOLOv3(BaseAPI):
log_interval_steps (int): 训练日志输出间隔（单位：迭代次数）。默认为10。
save_dir (str): 模型保存路径。默认值为'output'。
pretrain_weights (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'，
则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为'IMAGENET'。
则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'COCO'，
则自动下载在COCO数据集上预训练的模型权重；若为None，则不使用预训练模型。默认为'IMAGENET'。
optimizer (paddle.fluid.optimizer): 优化器。当该参数为None时，使用默认优化器：
fluid.layers.piecewise_decay衰减策略，fluid.optimizer.Momentum优化方法。
learning_rate (float): 默认优化器的学习率。默认为1.0/8000。
......
paddlex/utils/utils.py
浏览文件 @ 8391440b
......@@ -67,8 +67,8 @@ def parse_param_file(param_file, return_shape=True):
f.close()
return tuple(tensor_desc.dims)
if tensor_desc.data_type != 5:
raise Exception(
"Unexpected data type while parse {}".format(param_file))
raise Exception("Unexpected data type while parse {}".format(
param_file))
data_size = 4
for i in range(len(tensor_shape)):
data_size *= tensor_shape[i]
......@@ -139,7 +139,12 @@ def load_pdparams(exe, main_prog, model_dir):
vars_to_load = list()
import pickle
with open(osp.join(model_dir, 'model.pdparams'), 'rb') as f:
if osp.isfile(model_dir):
params_file = model_dir
else:
params_file = osp.join(model_dir, 'model.pdparams')
with open(params_file, 'rb') as f:
params_dict = pickle.load(f) if six.PY2 else pickle.load(
f, encoding='latin1')
unused_vars = list()
......@@ -185,8 +190,8 @@ def is_belong_to_optimizer(var):
import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.proto.framework_pb2 import VarType
if not (isinstance(var, fluid.framework.Parameter)
or var.desc.need_check_feed()):
if not (isinstance(var, fluid.framework.Parameter) or
var.desc.need_check_feed()):
return is_persistable(var)
return False
......@@ -206,9 +211,8 @@ def load_pdopt(exe, main_prog, model_dir):
if len(optimizer_var_list) > 0:
for var in optimizer_var_list:
if var.name not in opt_dict:
raise Exception(
"{} is not in saved paddlex optimizer, {}".format(
var.name, exception_message))
raise Exception("{} is not in saved paddlex optimizer, {}".
format(var.name, exception_message))
if var.shape != opt_dict[var.name].shape:
raise Exception(
"Shape of optimizer variable {} doesn't match.(Last: {}, Now: {}), {}"
......@@ -227,9 +231,8 @@ def load_pdopt(exe, main_prog, model_dir):
"There is no optimizer parameters in the model, please set the optimizer!"
)
else:
logging.info(
"There are {} optimizer parameters in {} are loaded.".format(
len(optimizer_var_list), model_dir))
logging.info("There are {} optimizer parameters in {} are loaded.".
format(len(optimizer_var_list), model_dir))
def load_pretrain_weights(exe,
......@@ -239,6 +242,12 @@ def load_pretrain_weights(exe,
resume=False):
if not osp.exists(weights_dir):
raise Exception("Path {} not exists.".format(weights_dir))
if osp.isfile(weights_dir):
if not weights_dir.endswith('.pdparams'):
raise Exception("File {} is not a paddle parameter file".format(
weights_dir))
load_pdparams(exe, main_prog, weights_dir)
return
if osp.exists(osp.join(weights_dir, "model.pdparams")):
load_pdparams(exe, main_prog, weights_dir)
if resume:
......@@ -255,9 +264,8 @@ def load_pretrain_weights(exe,
if not isinstance(var, fluid.framework.Parameter):
continue
if not osp.exists(osp.join(weights_dir, var.name)):
logging.debug(
"[SKIP] Pretrained weight {}/{} doesn't exist".format(
weights_dir, var.name))
logging.debug("[SKIP] Pretrained weight {}/{} doesn't exist".
format(weights_dir, var.name))
continue
pretrained_shape = parse_param_file(osp.join(weights_dir, var.name))
actual_shape = tuple(var.shape)
......@@ -317,9 +325,8 @@ def load_pretrain_weights(exe,
"There is no optimizer parameters in the model, please set the optimizer!"
)
else:
logging.info(
"There are {} optimizer parameters in {} are loaded.".format(
len(optimizer_var_list), weights_dir))
logging.info("There are {} optimizer parameters in {} are loaded.".
format(len(optimizer_var_list), weights_dir))
class EarlyStop:
......@@ -342,12 +349,12 @@ class EarlyStop:
self.max = current_score
return False
else:
if (abs(self.score - current_score) < self.thresh
or current_score < self.score):
if (abs(self.score - current_score) < self.thresh or
current_score < self.score):
self.counter += 1
self.score = current_score
logging.debug(
"EarlyStopping: %i / %i" % (self.counter, self.patience))
logging.debug("EarlyStopping: %i / %i" %
(self.counter, self.patience))
if self.counter >= self.patience:
logging.info("EarlyStopping: Stop training")
return True
......
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