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1.5 KiB

环境准备

  • 版本要求:PaddlePaddle>=2.1.0
  • 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/PaddlePaddle/PaddleRS
cd PaddleRS
git checkout develop
pip install -r requirements.txt
python setup.py install

开始训练

  • 在安装PaddleRS后,使用如下命令开始训练,代码会自动下载训练数据, 并均使用单张GPU卡进行训练。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_resnet50_multi_channel.py
  • 若需使用多张GPU卡进行训练,例如使用2张卡时执行:
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1 tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_resnet50_multi_channel.py

使用多卡时,参考训练参数调整调整学习率和批量大小。

VisualDL可视化训练指标

在模型训练过程,在train函数中,将use_vdl设为True,则训练过程会自动将训练日志以VisualDL的格式打点在save_dir(用户自己指定的路径)下的vdl_log目录,用户可以使用如下命令启动VisualDL服务,查看可视化指标

visualdl --logdir output/deeplabv3p_resnet50_multi_channel/vdl_log --port 8001

服务启动后,使用浏览器打开 https://0.0.0.0:8001https://localhost:8001