# 开始

关于配置运行环境，请参考[安装指南](INSTALL_cn.md)


## 训练/评估/推断

PaddleDetection提供了训练/训练/评估三个功能的使用脚本，支持通过不同可选参数实现特定功能

```bash
# 设置PYTHONPATH路径
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
# GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
python tools/train.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
# GPU评估
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/eval.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
# 推断
python tools/infer.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml --infer_img=demo/000000570688.jpg
```

### 可选参数列表

以下列表可以通过`--help`查看

|         FLAG             |     支持脚本    |        用途        |      默认值       |         备注         |
| :----------------------: | :------------: | :---------------: | :--------------: | :-----------------: |
|          -c              |      ALL       |  指定配置文件  |  None  |  **完整配置说明请参考[配置案例](config_example)** |
|          -o              |      ALL       |  设置配置文件里的参数内容  |  None  |  使用-o配置相较于-c选择的配置文件具有更高的优先级。例如：`-o use_gpu=False max_iter=10000`  |  
|   -r/--resume_checkpoint |     train      |  从某一检查点恢复训练  |  None  |  `-r output/faster_rcnn_r50_1x/10000`  |
|        --eval            |     train      |  是否边训练边测试  |  False  |    |
|      --output_eval       |     train/eval |  编辑评测保存json路径  |  当前路径  |  `--output_eval ./json_result`  |
|   -d/--dataset_dir       |   train/eval   |  数据集路径, 同配置文件里的dataset_dir  |  None  |  `-d dataset/coco`  |
|       --fp16             |     train      |  是否使用混合精度训练模式  |  False  |  需使用GPU训练  |
|       --loss_scale       |     train      |  设置混合精度训练模式中损失值的缩放比例  |  8.0  |  需先开启`--fp16`后使用  |  
|       --json_eval        |       eval     |  是否通过已存在的bbox.json或者mask.json进行评估  |  False  |  json文件路径在`--output_eval`中设置  |
|       --output_dir       |      infer     |  输出推断后可视化文件  |  `./output`  |  `--output_dir output`  |
|    --draw_threshold      |      infer     |  可视化时分数阈值  |  0.5  |  `--draw_threshold 0.7`  |
|      --infer_dir         |       infer     |  用于推断的图片文件夹路径  |  None  |    |
|      --infer_img         |       infer     |  用于推断的图片路径  |  None  |  相较于`--infer_dir`具有更高优先级  |
|        --use_tb          |   train/infer   |  是否使用[tb-paddle](https://github.com/linshuliang/tb-paddle)记录数据，进而在TensorBoard中显示  |  False  |      |
|        --tb\_log_dir     |   train/infer   |  指定 tb-paddle 记录数据的存储路径  |  train:`tb_log_dir/scalar` infer: `tb_log_dir/image`  |     |


## 使用示例

### 模型训练

- 边训练边测试

  ```bash
  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
  python -u tools/train.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml --eval -d dataset/coco
  ```

  在训练中交替执行评估, 评估在每个snapshot\_iter时开始。每次评估后还会评出最佳mAP模型保存到`best_model`文件夹下。

  如果验证集很大，测试将会比较耗时，建议减少评估次数，或训练完再进行评估。


- Fine-tune其他任务

  使用预训练模型fine-tune其他任务时，可采用如下两种方式：

  1. 在YAML配置文件中设置`finetune_exclude_pretrained_params`
  2. 在命令行中添加-o finetune\_exclude\_pretrained_params对预训练模型进行选择性加载。

  ```bash
  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
  python -u tools/train.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml \
                         -o pretrain_weights=output/faster_rcnn_r50_1x/model_final/ \
                            finetune_exclude_pretrained_params=['cls_score','bbox_pred']
  ```

  详细说明请参考[Transfer Learning](TRANSFER_LEARNING_cn.md)

#### 提示

- `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 参数可以指定不同的GPU。例如: `export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3`. GPU计算规则可以参考 [FAQ](#faq)
- 若本地未找到数据集，将自动下载数据集并保存在`~/.cache/paddle/dataset`中。
- 预训练模型自动下载并保存在`〜/.cache/paddle/weights`中。
- 模型checkpoints默认保存在`output`中，可通过修改配置文件中save_dir进行配置。
- RCNN系列模型CPU训练在PaddlePaddle 1.5.1及以下版本暂不支持。

### 混合精度训练

通过设置 `--fp16` 命令行选项可以启用混合精度训练。目前混合精度训练已经在Faster-FPN, Mask-FPN 及 Yolov3 上进行验证，几乎没有精度损失（小于0.2 mAP)。

建议使用多进程方式来进一步加速混合精度训练。示例如下。

```bash
python -m paddle.distributed.launch --selected_gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py --fp16 -c configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.yml
```

如果训练过程中loss出现`NaN`，请尝试调节`--loss_scale`选项数值，细节请参看混合精度训练相关的[Nvidia文档](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/mixed-precision-training/index.html#mptrain)。

另外，请注意将配置文件中的 `norm_type` 由 `affine_channel` 改为 `bn`。


### 模型评估

- 指定权重和数据集路径

  ```bash
  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
  python -u tools/eval.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml \
                        -o weights=https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/faster_rcnn_r50_1x.tar \
                        -d dataset/coco
  ```

  评估模型可以为本地路径，例如`output/faster_rcnn_r50_1x/model_final/`, 也可以为[MODEL_ZOO](MODEL_ZOO_cn.md)中给出的模型链接。

- 通过json文件评估

  ```bash
  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
  python -u tools/eval.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml \
             --json_eval \
             --output_eval evaluation/
  ```

  json文件必须命名为bbox.json或者mask.json，放在`evaluation/`目录下。

#### 提示

- R-CNN和SSD模型目前暂不支持多GPU评估，将在后续版本支持


### 模型推断

- 设置输出路径 && 设置推断阈值

  ```bash
  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
  python -u tools/infer.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml \
                      --infer_img=demo/000000570688.jpg \
                      --output_dir=infer_output/ \
                      --draw_threshold=0.5 \
                      -o weights=output/faster_rcnn_r50_1x/model_final \
  ```


  `--draw_threshold` 是个可选参数. 根据 [NMS](https://ieeexplore.ieee.org/document/1699659) 的计算，
  不同阈值会产生不同的结果。如果用户需要对自定义路径的模型进行推断，可以设置`-o weights`指定模型路径。

## FAQ

**Q:**  为什么我使用单GPU训练loss会出`NaN`? </br>
**A:**  默认学习率是适配多GPU训练(8x GPU)，若使用单GPU训练，须对应调整学习率（例如，除以8）。
计算规则表如下所示，它们是等价的: </br>


| GPU数  | 学习率  | 最大轮数 | 变化节点       |
| :---------: | :------------: | :-------: | :--------------: |
| 2           | 0.0025         | 720000    | [480000, 640000] |
| 4           | 0.005          | 360000    | [240000, 320000] |
| 8           | 0.01           | 180000    | [120000, 160000] |


**Q:**  如何减少GPU显存使用率? </br>
**A:**  可通过设置环境变量`FLAGS_conv_workspace_size_limit`为较小的值来减少显存消耗，并且不
会影响训练速度。以Mask-RCNN（R50）为例，设置`export FLAGS_conv_workspace_size_limit = 512`，
batch size可以达到每GPU 4 (Tesla V100 16GB)。


**Q:**  如何修改数据预处理? </br>
**A:**  可在配置文件中设置 `sample_transform`。注意需要在配置文件中加入**完整预处理**
例如RCNN模型中`DecodeImage`, `NormalizeImage` and `Permute`。更多详细描述请参考[配置案例](config_example)。


**Q:** affine_channel和batch norm是什么关系?
**A:** 在RCNN系列模型加载预训练模型初始化，有时候会固定住batch norm的参数, 使用预训练模型中的全局均值和方式，并且batch norm的scale和bias参数不更新，已发布的大多ResNet系列的RCNN模型采用这种方式。这种情况下可以在config中设置norm_type为bn或affine_channel, freeze_norm为true (默认为true)，两种方式等价。affne_channel的计算方式为`scale * x + bias`。只不过设置affine_channel时，内部对batch norm的参数自动做了融合。如果训练使用的affine_channel，用保存的模型做初始化，训练其他任务时，即可使用affine_channel, 也可使用batch norm, 参数均可正确加载。
