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PaddlePaddle
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PaddlePaddle
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17b524fd
编写于
7月 16, 2019
作者:
K
Kaipeng Deng
提交者:
GitHub
7月 16, 2019
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Ppdet doc zh (#2741)
* add cn doc for INSTALL/GETTING_START * cn for GETTING_STARTED * fix doc
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28aeb7a4
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4
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内联
并排
Showing
4 changed file
with
234 addition
and
6 deletion
+234
-6
PaddleCV/PaddleDetection/docs/GETTING_STARTED.md
PaddleCV/PaddleDetection/docs/GETTING_STARTED.md
+4
-3
PaddleCV/PaddleDetection/docs/GETTING_STARTED_cn.md
PaddleCV/PaddleDetection/docs/GETTING_STARTED_cn.md
+95
-0
PaddleCV/PaddleDetection/docs/INSTALL.md
PaddleCV/PaddleDetection/docs/INSTALL.md
+4
-3
PaddleCV/PaddleDetection/docs/INSTALL_cn.md
PaddleCV/PaddleDetection/docs/INSTALL_cn.md
+131
-0
未找到文件。
PaddleCV/PaddleDetection/docs/GETTING_STARTED.md
浏览文件 @
17b524fd
# Getting Started
For setting up the
test
environment, please refer to
[
installation
For setting up the
running
environment, please refer to
[
installation
instructions
](
INSTALL.md
)
.
...
...
@@ -24,12 +24,13 @@ python tools/train.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
```
-
Datasets is stored in
`dataset/coco`
by default (configurable).
-
Datasets will be downloaded automatically and cached in
`~/.cache/paddle/dataset`
if not be found locally.
-
Pretrained model is downloaded automatically and cached in
`~/.cache/paddle/weights`
.
-
Model checkpoints is saved in
`output`
by default (configurable).
-
To check out hyper parameters used, please refer to the config file.
Alternating between training epoch and evaluation run is possible, simply pass
in
`--eval
=True
`
to do so (tested with
`SSD`
detector on Pascal-VOC, not
in
`--eval`
to do so (tested with
`SSD`
detector on Pascal-VOC, not
recommended for two stage models or training sessions on COCO dataset)
...
...
@@ -82,7 +83,7 @@ python tools/infer.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml --infer_img=demo/0000005
--save_inference_model
```
Save inference model by set
`--save_inference_model`
.
Save inference model by set
`--save_inference_model`
, which can be loaded by PaddlePaddle predict library
.
## FAQ
...
...
PaddleCV/PaddleDetection/docs/GETTING_STARTED_cn.md
0 → 100644
浏览文件 @
17b524fd
# 开始
关于配置运行环境,请参考
[
安装指南
](
INSTALL_cn.md
)
## 训练
#### 单GPU训练
```
bash
export
CUDA_VISIBLE_DEVICES
=
0
python tools/train.py
-c
configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
```
#### 多GPU训练
```
bash
export
CUDA_VISIBLE_DEVICES
=
0,1,2,3,4,5,6,7
python tools/train.py
-c
configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
```
-
数据集默认存储在
`dataset/coco`
中(可配置)。
-
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(可配置)。
-
更多参数配置,请参考配置文件。
可通过设置
`--eval`
在训练epoch中交替执行评估(已在在Pascal-VOC数据集上
用
`SSD`
检测器验证,不推荐在COCO数据集上的两阶段模型上执行交替评估)
## 评估
```
bash
export
CUDA_VISIBLE_DEVICES
=
0
# 若使用CPU,则执行
# export CPU_NUM=1
python tools/eval.py
-c
configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
```
-
默认从
`output`
加载checkpoint(可配置)
-
R-CNN和SSD模型目前暂不支持多GPU评估,将在后续版本支持
## 推断
-
单图片推断
```
bash
export
CUDA_VISIBLE_DEVICES
=
0
# 若使用CPU,则执行
# export CPU_NUM=1
python tools/infer.py
-c
configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
--infer_img
=
demo/000000570688.jpg
```
-
多图片推断
```
bash
export
CUDA_VISIBLE_DEVICES
=
0
# 若使用CPU,则执行
# export CPU_NUM=1
python tools/infer.py
-c
configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
--infer_dir
=
demo
```
可视化文件默认保存在
`output`
中,可通过
`--save_file=`
指定不同的输出路径。
-
保存推断模型
```
bash
export
CUDA_VISIBLE_DEVICES
=
0
# or run on CPU with:
# export CPU_NUM=1
python tools/infer.py
-c
configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
--infer_img
=
demo/000000570688.jpg
\
--save_inference_model
```
通过设置
`--save_inference_model`
保存可供PaddlePaddle预测库加载的推断模型。
## 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)。
**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)。
PaddleCV/PaddleDetection/docs/INSTALL.md
浏览文件 @
17b524fd
...
...
@@ -26,8 +26,9 @@ Please make sure your PaddlePaddle installation was successful and the version
of your PaddlePaddle is not lower than required. Verify with the following commands.
```
# To check if PaddlePaddle installation was sucessful
python -c "from paddle.fluid import fluid; fluid.install_check.run_check()"
# To check PaddlePaddle installation in your Python interpreter
>>> import paddle.fluid as fluid
>>> fluid.install_check.run_check()
# To check PaddlePaddle version
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
...
...
@@ -45,7 +46,7 @@ python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
[
COCO-API
](
https://github.com/cocodataset/cocoapi
)
:
COCO-API is needed for
trai
ning. Installation is as follows:
COCO-API is needed for
run
ning. Installation is as follows:
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
...
...
PaddleCV/PaddleDetection/docs/INSTALL_cn.md
0 → 100644
浏览文件 @
17b524fd
# Installation
---
## Table of Contents
-
[
简介
](
#introduction
)
-
[
PaddlePaddle
](
#paddlepaddle
)
-
[
其他依赖安装
](
#other-dependencies
)
-
[
PaddleDetection
](
#paddle-detection
)
-
[
数据集
](
#datasets
)
## 简介
这份文档介绍了如何安装PaddleDetection及其依赖项(包括PaddlePaddle),以及COCO和Pascal VOC数据集。
PaddleDetection的相关信息,请参考
[
README.md
](
../README.md
)
.
## PaddlePaddle
运行PaddleDetection需要PaddlePaddle Fluid v.1.5及更高版本。请按照
[
安装文档
](
http://www.paddlepaddle.org.cn/
)
中的说明进行操作。
请确保您的PaddlePaddle安装成功并且版本不低于需求版本。使用以下命令进行验证。
```
# 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功
>>> import paddle.fluid as fluid
>>> fluid.install_check.run_check()
# 确认PaddlePaddle版本
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
```
### 环境需求:
-
Python2 or Python3
-
CUDA >= 8.0
-
cuDNN >= 5.0
-
nccl >= 2.1.2
## 其他依赖安装
[
COCO-API
](
https://github.com/cocodataset/cocoapi
)
:
运行需要COCO-API,安装方式如下:
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
# 若Cython未安装,请安装Cython
pip install Cython
# 安装至全局site-packages
make install
# 若您没有权限或更倾向不安装至全局site-packages
python setup.py install --user
## PaddleDetection
**克隆Paddle models模型库:**
您可以通过以下命令克隆Paddle models模型库并切换工作目录至PaddleDetection:
```
cd <path/to/clone/models>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/models
cd models/PaddleCV/PaddleDetection
```
**安装Python依赖库:**
Python依赖库在
[
requirements.txt
](
../requirements.txt
)
中给出,可通过如下命令安装:
```
pip install -r requirements.txt
```
**确认测试通过:**
```
export PYTHONPATH=`pwd`:$PYTHONPATH
python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
```
## 数据集
PaddleDetection默认支持
[
COCO
](
http://cocodataset.org
)
和
[
Pascal VOC
](
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
)
,
请按照如下步骤设置数据集。
**为本地数据集创建软链接:**
配置文件中默认的数据集路径是
`dataset/coco`
和
`dataset/voc`
,如果您本地磁盘上已有数据集,
只需创建软链接至数据集目录:
```
ln -sf <path/to/coco> <path/to/paddle_detection>/dataset/coco
ln -sf <path/to/voc> <path/to/paddle_detection>/dataset/voc
```
**手动下载数据集:**
若您本地没有数据集,可通过如下命令下载:
-
COCO
```
cd dataset/coco
./download.sh
```
-
Pascal VOC
```
cd dataset/voc
./download.sh
```
**自动下载数据集:**
若您在数据集未成功设置(例如,在
`dataset/coco`
或
`dataset/voc`
中找不到)的情况下开始运行,
PaddleDetection将自动从
[
COCO-2017
](
http://images.cocodataset.org
)
或
[
VOC2012
](
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC
)
下载,解压后的数据集将被保存在
`〜/.cache/paddle/dataset/`
目录下,下次运行时,也可自动从该目录发现数据集。
**说明:**
更多有关数据集的介绍,请参考
[
DATA.md
](
DATA_cn.md
)
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