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# 使用教程——训练模型 |
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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，并均使用单张GPU卡进行训练。 |
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|代码 | 模型任务 | 数据 | |
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|------|--------|---------| |
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|object_detection/ppyolo.py | 目标检测PPYOLO | 昆虫检测 | |
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|semantic_segmentation/deeplabv3p_resnet50_multi_channel.py | 语义分割DeepLabV3 | 地块分类 | |
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|semantic_segmentation/farseg_test.py | 语义分割FarSeg | 遥感建筑分割 | |
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|change_detection/cdnet_build.py | 变化检测CDNet | 遥感变化检测 | |
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|classification/resnet50_vd_rs.py | 图像分类ResNet50_vd | 遥感场景分类 | |
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<!-- 可参考API接口说明了解示例代码中的API： |
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* [数据集读取API](../../docs/apis/datasets.md) |
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* [数据预处理和数据增强API](../../docs/apis/transforms/transforms.md) |
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* [模型API/模型加载API](../../docs/apis/models/README.md) |
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* [预测结果可视化API](../../docs/apis/visualize.md) --> |
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# 环境准备 |
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- [PaddlePaddle安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick) |
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* 版本要求：PaddlePaddle>=2.1.0 |
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- [PaddleRS安装](../../docs/install.md) |
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## 开始训练 |
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* 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。 |
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```commandline |
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 |
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python tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_resnet50_multi_channel.py |
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``` |
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* 若需使用多张GPU卡进行训练，例如使用2张卡时执行： |
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```commandline |
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python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1 tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_resnet50_multi_channel.py |
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``` |
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使用多卡时，参考[训练参数调整](../../docs/parameters.md)调整学习率和批量大小。 |
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## VisualDL可视化训练指标 |
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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 |
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```commandline |
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visualdl --logdir output/deeplabv3p_resnet50_multi_channel/vdl_log --port 8001 |
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``` |
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服务启动后，使用浏览器打开 https://0.0.0.0:8001 或 https://localhost:8001 |
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