在自己的数据集上通过 finetune 训练出来的图像分类模型,如何进行模型合并和测试?
Created by: zhaotun
你好,我是 paddle 新手,参考 图像分类以及模型库 的内容,在自己的数据集上进行 finetune 训练图像分类模型,使用的命令是
python train.py --data_dir=data/Faces --model=MobileNetV1_x0_25 --pretrained_model=pre_trained_model/MobileNetV1_x0_25_pretrained --batch_size=16 --total_images=49779
--class_dim=2 --image_shape=3,224,224 --model_save_dir=output/ --lr_strategy=piecewise_decay --lr=0.001
训练后在 output/MobileNetV1_x0_25 目录下得到了每个epoch保存的模型
每个文件夹中有200多个文件
怎么把这些模型文件合并,转为__model__
文件呢?在 #1022 看到一句 “可以先自行使用 fluid.io.save_inference_model保存,便有了__model__ 文件。”,但是 save_inference_model 函数的几个参数不知道怎么给啊,能不能给个完整的例子,谢谢!