From 10b6aa85aafdc3daa65865790281aba28486121e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Liufang Sang Date: Thu, 26 Sep 2019 16:59:52 +0800 Subject: [PATCH] fix quantization doc (#3425) * fix quantization doc --- PaddleSlim/classification/quantization/README.md | 6 ++++-- 1 file changed, 4 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/PaddleSlim/classification/quantization/README.md b/PaddleSlim/classification/quantization/README.md index b092865b..00208014 100644 --- a/PaddleSlim/classification/quantization/README.md +++ b/PaddleSlim/classification/quantization/README.md @@ -37,7 +37,7 @@ cost = fluid.layers.cross_entropy(input=out, label=label) 可以通过命令`python compress.py`用默认参数执行压缩任务，通过`python compress.py --help`查看可配置参数，简述如下： - use_gpu: 是否使用gpu。如果选择使用GPU，请确保当前环境和Paddle版本支持GPU。默认为True。 -- batch_size: 在剪裁之后，对模型进行fine-tune训练时用的batch size。 +- batch_size: 在量化之后，对模型进行fine-tune训练时用的batch size。 - model: 要压缩的目标模型，该示例支持'MobileNet', 'MobileNetV2'和'ResNet50'。 - pretrained_model: 预训练模型的路径，可以从[这里](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification#%E5%B7%B2%E5%8F%91%E5%B8%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E5%85%B6%E6%80%A7%E8%83%BD)下载。 - config_file: 压缩策略的配置文件。 @@ -111,7 +111,9 @@ float预测模型可直接使用原生PaddlePaddle Fluid预测方法进行预测 在脚本PaddleSlim/classification/infer.py中展示了如何使用fluid python API加载使用预测模型进行预测。 ### PaddleLite预测 -mobile预测模型可使用PaddleLite进行加载预测，可参见教程[Paddle-Lite如何加载运行量化模型](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/wiki/model_quantization) +float预测模型可使用Paddle-Lite进行加载预测，可参见教程[Paddle-Lite如何加载运行量化模型](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/wiki/model_quantization)。 + +mobile预测模型兼容Paddle-Lite（Paddle-Mobile的升级版）, 使用方法可参考[Paddle-Lite文档](https://paddlepaddle.github.io/Paddle-Lite/). ## 示例结果 -- GitLab