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同步操作将从 PaddlePaddle/PaddleX 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
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import paddlex as pdx
from paddlex import transforms as T
# 下载和解压蔬菜分类数据集
veg_dataset = 'https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/vegetables_cls.tar.gz'
pdx.utils.download_and_decompress(veg_dataset, path='./')
# 定义训练和验证时的transforms
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/apis/transforms/transforms.md
train_transforms = T.Compose(
[T.RandomCrop(crop_size=224), T.RandomHorizontalFlip(), T.Normalize()])
eval_transforms = T.Compose([
T.ResizeByShort(short_size=256), T.CenterCrop(crop_size=224), T.Normalize()
])
# 定义训练和验证所用的数据集
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/apis/datasets.md
train_dataset = pdx.datasets.ImageNet(
data_dir='vegetables_cls',
file_list='vegetables_cls/train_list.txt',
label_list='vegetables_cls/labels.txt',
transforms=train_transforms,
shuffle=True)
eval_dataset = pdx.datasets.ImageNet(
data_dir='vegetables_cls',
file_list='vegetables_cls/val_list.txt',
label_list='vegetables_cls/labels.txt',
transforms=eval_transforms)
# 初始化模型,并进行训练
# 可使用VisualDL查看训练指标,参考https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/visualdl.md
num_classes = len(train_dataset.labels)
model = pdx.cls.PPLCNet(num_classes=num_classes, scale=1)
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/apis/models/classification.md
# 各参数介绍与调整说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/docs/parameters.md
model.train(
num_epochs=10,
pretrain_weights='IMAGENET',
train_dataset=train_dataset,
train_batch_size=64,
eval_dataset=eval_dataset,
lr_decay_epochs=[4, 6, 8],
learning_rate=0.1,
save_dir='output/pplcnet',
log_interval_steps=10,
label_smoothing=.1,
use_vdl=True)
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