paddledetection保存训练过程中的log信息

最新推荐文章于 2024-09-11 23:27:28 发布
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文章标签： python 深度学习 paddle
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本文介绍了如何在使用PaddleDetection进行深度学习训练时利用VisualDL工具实时预览loss和mAP值。然而，这种可视化功能仅限于训练过程中，并不支持训练结束后再次查看相关信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在paddledetection训练过程中可以进行loss，map的可视化预览，但是这依赖于VisualDL工具，且在训练结束后无法再度查看这些信息

柯小西becky
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paddle 35 paddledetection保存训练过程中的log信息
a486259的博客
08-10 1702
在paddledetection训练过程中可以进行loss，map的可视化预览，但是这依赖于VisualDL工具，且在训练结束后无法再度查看这些信息；此外在aistudio的AI Studio 经典版中，没有提供数据可视化的接口，无法查看loss，map等训练过程信息。为此，博主对paddledetection源码进行分析，最终在特定位置上添加5行代码，轻松实现的训练与测试过程中信息的保存。......
paddle 33 paddledetection推理结果保存为txt
a486259的博客
07-11 1633
在PaddleDetection2中通过在infer中设置save_results参数可以保存结果，但是无法精确到特定文件。通过save_results保存的结果由bbox.json和系列jpg文件所构成，具体输出信息如下所示。bbox.json 是一个json对象，包含了所有图像，所有的预测框。但是却是以id来代表特定jpg图片的，也就是说通过bbox.json可以获取结果，但是无法知道这个结果是哪个jpg图片的.........
PaddleDection续写可视化log文件
qq_42422562的博客
11-15 638
PaddleDection\ppdet\engine\callbacks.py文件。class VisualDLWriter(Callback):下修改。
paddleocr识别模型训练记录
雪剑封心
11-26 1341
Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。#Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。5.其他参数如等可以在训练时在命令行中指定，更多配置文档内容参见官网资料。-o Global.pretrained_model 训练保存的文件路径。#rec_model_dir 模型地址。#use_gpu 是否使用GPU。3.训练数据集图片和标注位置；1.训练后模型存储目录；
Paddle detection 笔记（自用）
qq_40839674的博客
12-09 1471
1. 数据准备 2.安装cython_bbox失败 这里参考这位博主 博客地址 总结：手动下载，更改setup.py 配置 然后在该目录下重新用pip 安装 cython-bbox 出现如图，就是成功了
PaddleDetection 训练自己的数据集（一）
STHHAVEDONE的博客
04-06 810
主要记录自己调试paddlepaddle的试错心得，这篇文章主要简述大概流程，如果后续有时间的话将详细更新。
paddle 练习（二）使用基础API完成模型训练&预测
Vertira的博客
12-27 1416
模型训练： 下面展示模型训练的代码。 这里用到的是线性回归模型最常用的损失函数–均方误差（MSE），用来衡量模型预测的房价和真实房价的差异。 对损失函数进行优化所采用的方法是梯度下降法. # 将训练数据集和测试数据集按照8:2的比例分开 ratio = 0.8 offset = int(housing_data.shape[0] * ratio) train_data = housing_data[:offset] test_data = housing_data[offset:] imp
PaddleDetection训练流程详解
weixin_54381767的博客
02-06 3107
yolov3_reader.yml：定义数据预处理方式，数据读取器配置，如batch size，并发加载子进程数等，同时包含读取后预处理操作，如resize、数据增强等等。vdl_log_dir 设置vdl日志文件保存路径： --use_vdl=True --vdl_log_dir=vdl_dir/scalar --eval。，例如-c configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.yml。voc.yml：定义训练数据和验证数据的路径。
PaddleDetection——开始训练及评估预测
qq_48085469的博客
11-01 3148
PaddleDetection训练流程
m0_57173620的博客
11-07 658
2021SC@SDUSC 本周分析
Paddle的实时画图功能
Mophistoliu的博客
04-14 2842
记得第一次跑Paddle的官方例子时，最让我惊奇的是它能实时地显示train loss和val loss随着训练次数的变化图。 之前用Pytorch都是在训练过程中先打印训练过程的loss，并且把他们保存起来。最后等训练完成再作图。所以在训练完成之前只能看着数字的变化，却无法有一个实时的图形化结果。百度的Paddle给了我一个惊喜。所以抱着如何实现的疑问，我去查看了框架源码，才发现，原来只是一个简...
PaddlePaddle学习——模型训练及预测
Enchanted_ZhouH的博客
05-11 4611
       本文主要介绍PaddlePaddle入门的模型训练及预测，重点在于掌握搭建模型及调用模型进行预测，网络结构以及预处理等调优不在本文关注的范畴。        运行环境：PaddlePalle 1.7.2        数据集：http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz   &nbsp
2024年最新新手掌握PaddleOCR使用（训练自己数据集与知识蒸馏）
最新发布
hsling
09-11 1万+
由于框架在不断迭代，最新版的指导希望能帮助新手掌握训练自己的数据集与知识蒸馏过程
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如何利用PaddleDetection做一个完整的项目（一） 0PaddleDetection简介 PaddleDetection 是PaddlePaddle推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。针对不同的业务场景（性能、目标大小...
百度飞桨各个库版本记录！
丨汀、的博客
08-29 1722
文心大模型ERNIE是百度发布的产业级知识增强大模型，涵盖了NLP大模型和跨模态大模型。2019年3月，开源了国内首个开源预训练模型文心ERNIE 1.0，此后在语言与跨模态的理解和生成等领域取得一系列技术突破，并对外开源与开放了系列模型，助力大模型研究与产业化应用发展。得到的轻量级模型，模型结构与 ERNIE 2.0 保持一致，相比 ERNIE 2.0 具有更强的中文效果。全系列中文预训练小模型发布，快速提升预训练模型部署效率，通用信息抽取技术。系列模型全新升级，支持速度更快效果更好的UIE小模型。...
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07-27 1万+
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安之ccy的博客
08-29 937
1.今天用AI studio的notebook来训练模型，一直提示内存溢出，改了batchsize也不行，减少数据读取，也不奏效，原来是多线程的问题，具体解答在此 2.在paddlepaddle学习过程中遇到了一个小问题，关于python的，一直没学会这个，在此记录一下，是关于训练loss用plt显示的代码 plot_x = np.arange(MAX_EPOCH) # 横坐标，是训练轮数 plot_y = np.array(losses_train) # train时得到的loss，是一个list p
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09-02 2082
CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1/10.2/11.0, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1/10.2)**CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1/10.2, 仅支持单卡)GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2，且仅支持单卡。
paddleocr模型训练
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