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s920243400
PaddleDetection
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259d068b
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5月 18, 2020
作者:
W
whs
提交者:
GitHub
5月 18, 2020
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差异文件
Change work directory in readme of pruning. (#712)
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95713b85
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Showing
1 changed file
with
11 addition
and
11 deletion
+11
-11
slim/prune/README.md
slim/prune/README.md
+11
-11
未找到文件。
slim/prune/README.md
浏览文件 @
259d068b
...
@@ -6,7 +6,7 @@
...
@@ -6,7 +6,7 @@
在检测库中,可以直接调用
`PaddleDetection/slim/prune/prune.py`
脚本实现剪裁,在该脚本中调用了PaddleSlim的
[
paddleslim.prune.Pruner
](
https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/api/prune_api/#Pruner
)
接口。
在检测库中,可以直接调用
`PaddleDetection/slim/prune/prune.py`
脚本实现剪裁,在该脚本中调用了PaddleSlim的
[
paddleslim.prune.Pruner
](
https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/api/prune_api/#Pruner
)
接口。
该教程中所示操作,如无特殊说明,均在
`PaddleDetection/
slim/prune/
`
路径下执行。
该教程中所示操作,如无特殊说明,均在
`PaddleDetection/`
路径下执行。
已发布裁剪模型见
[
压缩模型库
](
../README.md
)
已发布裁剪模型见
[
压缩模型库
](
../README.md
)
...
@@ -40,8 +40,8 @@
...
@@ -40,8 +40,8 @@
通过以下命令查看当前模型的所有参数:
通过以下命令查看当前模型的所有参数:
```
```
python prune.py \
python
slim/prune/
prune.py \
-c .
./..
/configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
-c ./configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
--print_params
--print_params
```
```
...
@@ -56,8 +56,8 @@ python prune.py \
...
@@ -56,8 +56,8 @@ python prune.py \
使用
`prune.py`
启动裁剪任务时,通过
`--pruned_params`
选项指定待裁剪的参数名称列表,参数名之间用空格分隔,通过
`--pruned_ratios`
选项指定各个参数被裁掉的比例。
使用
`prune.py`
启动裁剪任务时,通过
`--pruned_params`
选项指定待裁剪的参数名称列表,参数名之间用空格分隔,通过
`--pruned_ratios`
选项指定各个参数被裁掉的比例。
```
```
python prune.py \
python
slim/prune/
prune.py \
-c .
./..
/configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
-c ./configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
--pruned_params "yolo_block.0.0.0.conv.weights,yolo_block.0.0.1.conv.weights,yolo_block.0.1.0.conv.weights" \
--pruned_params "yolo_block.0.0.0.conv.weights,yolo_block.0.0.1.conv.weights,yolo_block.0.1.0.conv.weights" \
--pruned_ratios="0.2,0.3,0.4"
--pruned_ratios="0.2,0.3,0.4"
```
```
...
@@ -67,8 +67,8 @@ python prune.py \
...
@@ -67,8 +67,8 @@ python prune.py \
训练剪裁任务完成后,可通过
`eval.py`
评估剪裁模型精度,通过
`--pruned_params`
和
`--pruned_ratios`
指定裁剪的参数名称列表和各参数裁剪比例。
训练剪裁任务完成后,可通过
`eval.py`
评估剪裁模型精度,通过
`--pruned_params`
和
`--pruned_ratios`
指定裁剪的参数名称列表和各参数裁剪比例。
```
```
python eval.py \
python
slim/prune/
eval.py \
-c .
./..
/configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
-c ./configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
--pruned_params "yolo_block.0.0.0.conv.weights,yolo_block.0.0.1.conv.weights,yolo_block.0.1.0.conv.weights" \
--pruned_params "yolo_block.0.0.0.conv.weights,yolo_block.0.0.1.conv.weights,yolo_block.0.1.0.conv.weights" \
--pruned_ratios="0.2,0.3,0.4" \
--pruned_ratios="0.2,0.3,0.4" \
-o weights=output/yolov3_mobilenet_v1_voc/model_final
-o weights=output/yolov3_mobilenet_v1_voc/model_final
...
@@ -79,8 +79,8 @@ python eval.py \
...
@@ -79,8 +79,8 @@ python eval.py \
如果想要将剪裁模型接入到C++预测库或者Serving服务,可通过
`export_model.py`
导出该模型。
如果想要将剪裁模型接入到C++预测库或者Serving服务,可通过
`export_model.py`
导出该模型。
```
```
python export_model.py \
python
slim/prune/
export_model.py \
-c .
./..
/configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
-c ./configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
--pruned_params "yolo_block.0.0.0.conv.weights,yolo_block.0.0.1.conv.weights,yolo_block.0.1.0.conv.weights" \
--pruned_params "yolo_block.0.0.0.conv.weights,yolo_block.0.0.1.conv.weights,yolo_block.0.1.0.conv.weights" \
--pruned_ratios="0.2,0.3,0.4" \
--pruned_ratios="0.2,0.3,0.4" \
-o weights=output/yolov3_mobilenet_v1_voc/model_final
-o weights=output/yolov3_mobilenet_v1_voc/model_final
...
@@ -103,13 +103,13 @@ python export_model.py \
...
@@ -103,13 +103,13 @@ python export_model.py \
```
```
# demo for faster_rcnn_r50
# demo for faster_rcnn_r50
python
prune.py -c ../.
./configs/faster_rcnn_r50_1x.yml --pruned_params "res4f_branch2b_weights,res4f_branch2a_weights" --pruned_ratios="0.3,0.4" --eval
python
slim/prune/prune.py -c
./configs/faster_rcnn_r50_1x.yml --pruned_params "res4f_branch2b_weights,res4f_branch2a_weights" --pruned_ratios="0.3,0.4" --eval
```
```
对
[
mask_rcnn_r50
](
../../configs/mask_rcnn_r50_1x.yml
)
剪裁示例如下:
对
[
mask_rcnn_r50
](
../../configs/mask_rcnn_r50_1x.yml
)
剪裁示例如下:
```
```
# demo for mask_rcnn_r50
# demo for mask_rcnn_r50
python
prune.py -c ../.
./configs/mask_rcnn_r50_1x.yml --pruned_params "res4f_branch2b_weights,res4f_branch2a_weights" --pruned_ratios="0.2,0.3" --eval
python
slim/prune/prune.py -c
./configs/mask_rcnn_r50_1x.yml --pruned_params "res4f_branch2b_weights,res4f_branch2a_weights" --pruned_ratios="0.2,0.3" --eval
```
```
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