使用paddleclas构建一个简单的分类算法

最新推荐文章于 2025-01-21 16:42:13 发布

原创

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#分类 #数据挖掘 #人工智能

本文介绍了如何利用PaddleClas构建图像分类算法，从环境准备、安装PaddlePaddle、数据集准备、Config文件修改，到运行训练、验证、模型推理和部署的详细步骤。

环境准备

在网上找一个GPU环境

环境安装

1. git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas.git PaddleClas: 飞桨图像分类套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地

2. 网上的环境通常是自动安装了python和cuda的环境的，因此这个步骤省略，如果是咩有的小宝贝们可以自行安装

3. 第三步，在电脑上安装paddlepaddle框架

您的机器安装的是 CUDA9 或 CUDA10，请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

您的机器是CPU，请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

也可以直接pip install paddlepaddle-gpu

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paddle 42 将任意paddleclas模型作为paddledetection中的backbone使用

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PaddleClas: 玩转PaddleClas

微风❤水墨

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内容：体验不同模型的训练、加载不同预训练模型、SSLD 知识蒸馏方案和数据增广的效果。2：30 分钟玩转 PaddleClas（进阶版）内容：PaddleClas的代码结构和配置文件。1：30分钟玩转PaddleClas（尝鲜版）推荐按照以下顺序学习PaddleClas。0：PaddleClas 代码解析。0：PaddleClas 代码解析。内容：图像分类网络训练及模型预测。4：数据增强分类实战。6：剪枝、量化、搜索。

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一、环境搭建环境说明：运行PaddleClas需要PaddlePaddle 2.1.2或更高版本。可以参考下面的步骤安装PaddlePaddle。环境要求 python 3.x cuda >= 10.1 (如果使用paddlepaddle-gpu) cudnn >= 7.6.4 (如果使用paddlepaddle-gpu) nccl >= 2.1.2 (如果使用分布式训练/评估) gcc >= 8.2 目录一、环境搭建环境说明：环境要求 1.1 安装P

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文章目录前言一、解压数据集二、划分训练集和测试集三、选PaddleClas模型并训练1.配置yaml文件2.PaddleClas普通训练3.采取预训练模型进行训练4.断点训练模型三、选PaddleClas模型并训练1.模型评估2. 用预训练模型进行模型预测3. 转换模型4.使用inference模型进行模型推理5.对单张图片就行推理操作前言简要记录paddleclass入门教程,便于以后使用一、解压数据集 !unzip -q data/data68810/螺栓质量检测-训练集.zip -d ~.

目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

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