You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
96 lines
3.8 KiB
96 lines
3.8 KiB
# 使用教程——训练模型 |
|
|
|
本目录下整理了使用PaddleRS训练模型的示例代码。代码中均提供了示例数据的自动下载，并均使用GPU对模型进行训练。 |
|
|
|
|示例代码路径 | 任务 | 模型 | |
|
|------|--------|---------| |
|
|change_detection/bit.py | 变化检测 | BIT | |
|
|change_detection/cdnet.py | 变化检测 | CDNet | |
|
|change_detection/dsamnet.py | 变化检测 | DSAMNet | |
|
|change_detection/dsifn.py | 变化检测 | DSIFN | |
|
|change_detection/snunet.py | 变化检测 | SNUNet | |
|
|change_detection/stanet.py | 变化检测 | STANet | |
|
|change_detection/fc_ef.py | 变化检测 | FC-EF | |
|
|change_detection/fc_siam_conc.py | 变化检测 | FC-Siam-conc | |
|
|change_detection/fc_siam_diff.py | 变化检测 | FC-Siam-diff | |
|
|classification/hrnet.py | 场景分类 | HRNet | |
|
|classification/mobilenetv3.py | 场景分类 | MobileNetV3 | |
|
|classification/resnet50_vd.py | 场景分类 | ResNet50-vd | |
|
|image_restoration/drn.py | 超分辨率 | DRN | |
|
|image_restoration/esrgan.py | 超分辨率 | ESRGAN | |
|
|image_restoration/lesrcnn.py | 超分辨率 | LESRCNN | |
|
|object_detection/faster_rcnn.py | 目标检测 | Faster R-CNN | |
|
|object_detection/ppyolo.py | 目标检测 | PP-YOLO | |
|
|object_detection/ppyolotiny.py | 目标检测 | PP-YOLO Tiny | |
|
|object_detection/ppyolov2.py | 目标检测 | PP-YOLOv2 | |
|
|object_detection/yolov3.py | 目标检测 | YOLOv3 | |
|
|semantic_segmentation/deeplabv3p.py | 图像分割 | DeepLab V3+ | |
|
|semantic_segmentation/unet.py | 图像分割 | UNet | |
|
|
|
<!-- 可参考API接口说明了解示例代码中的API： |
|
* [数据集读取API](../../docs/apis/datasets.md) |
|
* [数据预处理和数据增强API](../../docs/apis/transforms/transforms.md) |
|
* [模型API/模型加载API](../../docs/apis/models/README.md) |
|
* [预测结果可视化API](../../docs/apis/visualize.md) --> |
|
|
|
## 环境准备 |
|
|
|
- [PaddlePaddle安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick) |
|
* 版本要求：PaddlePaddle>=2.2.0 |
|
|
|
- PaddleRS安装 |
|
|
|
PaddleRS代码会跟随开发进度不断更新，可以安装develop分支的代码使用最新的功能，安装方式如下： |
|
|
|
``` |
|
git clone https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS |
|
cd PaddleRS |
|
git checkout develop |
|
pip install -r requirements.txt |
|
python setup.py install |
|
``` |
|
|
|
- \*GDAL安装 |
|
|
|
PaddleRS支持多种类型的卫星数据IO以及地理处理等，可能需要使用GDAL，可以根据需求进行安装，安装方式如下： |
|
|
|
- Linux / MacOS |
|
|
|
推荐使用conda进行安装: |
|
|
|
``` |
|
conda install gdal |
|
``` |
|
|
|
- Windows |
|
|
|
Windows用户可以通过[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal)下载对应Python和系统版本的二进制文件（\*.whl）到本地，以*GDAL‑3.3.3‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl*为例，进入下载目录进行安装: |
|
|
|
``` |
|
cd download |
|
pip install GDAL‑3.3.3‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl |
|
``` |
|
|
|
## 开始训练 |
|
* 在安装PaddleRS后，使用如下命令进行单卡训练。代码会自动下载训练数据。以DeepLab V3+图像分割模型为例： |
|
|
|
```commandline |
|
# 指定需要使用的GPU设备编号 |
|
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 |
|
python tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p.py |
|
``` |
|
|
|
* 如需使用多块GPU进行训练，例如使用2张显卡时，执行如下命令： |
|
|
|
```commandline |
|
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1 tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p.py |
|
``` |
|
|
|
## VisualDL可视化训练指标 |
|
将传入`train`方法的`use_vdl`参数设为`True`，则模型训练过程中将自动把训练日志以VisualDL的格式存储到`save_dir`（用户自己指定的路径）目录下名为`vdl_log`的子目录中。用户可以使用如下命令启动VisualDL服务，查看可视化指标。同样以DeepLab V3+模型为例： |
|
```commandline |
|
# 指定端口号为8001 |
|
visualdl --logdir output/deeplabv3p/vdl_log --port 8001 |
|
``` |
|
|
|
服务启动后，使用浏览器打开 https://0.0.0.0:8001 或 https://localhost:8001
|
|
|