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PaddleX是PaddlePaddle深度学习框架的一个扩展库#xff0c;专注于为深度学习任务提供强大…首先paddlex的网址链接是飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区 (baidu.com)
进入paddlex以后的界面如下所示 首先说明paddlex的作用是
PaddleX是PaddlePaddle深度学习框架的一个扩展库专注于为深度学习任务提供强大的图像处理和增强功能以及完整的深度学习开发套件。
PaddleX具有的功能涵盖了计算机视觉领域的众多方面例如图像分类、目标检测、人脸识别、文字识别、图像生成、姿态估计等同时它还支持视频处理和3D图像处理这使得PaddleX在深度学习研究和项目开发中非常实用。
PaddleX提供了大量易于使用的API可以帮助开发者快速地构建和训练各种深度学习模型而无需从头开始编写代码。此外PaddleX还支持多种硬件平台并可以与各种流行的深度学习框架进行无缝集成例如TensorFlow、PyTorch等。 这里拿这个目标检测的套件来作为例子进行展示 点击训练进来就是下面这个页面 在paddlex里面会提供一系列的训练加载模型的方式。
在这里建议初学者使用工具箱模式对于使用者要求比较低不需要写很多代码即可训练出自己想要的模型 数据格式参考如下 在这里会按照我们开发深度学习的模型的常用套路方法依次进行模型训练和开发首先是数据效验就是确定数据集是否正确无误如图所示会检测到以下的数据集包括训练集和验证集通常训练集和验证集的比例是在7:3的样子。 然后就可以开始模型训练在模型训练里面提供了训练epochs的数量每一次训练步长和学习率GPU的选择还有输出模型位置如果想知道训练到哪一步了就看下面的运行日志会实时更新如果日志更新太快来不及看就取消自动刷新即可。 评估模式在模型训练完成以后我们需要测试训练出来的模型的效果是怎么样的
为此在右边就提供了这样的测试接口 另外还有模型导出应用的功能目前还只是支持C和python。 官方给出的说明是
模型部署功能仅支持工具箱模式使用提供了导出预测模型以及导出部署包的功能。部署包为模型在不同系统、不同语言、不同硬件条件下用于部署的SDK。
导出预测模型支持开发者将训练好的模型以静态图的形式导出方便模型部署。通过【选择模型权重】下拉选择想要导出的预测模型设置好保存目录后即可导出模型。
导出部署包
部署模型有两种来源在PaddleX训练好并导出的预测模型或者开发者自己上传的模型。开发者需要选择好模型路径并注意选择静态图模型后缀为pdiparams而不是pdparams。先从操作系统选择选择操作系统后会根据该操作系统支持的情况显示对应内容依次选择编程语言、CPU、加速卡后台会将模型和部署SDK等自动打包好提供给开发者。部署包保存路径最终打包的部署包会保存到项目空间具体路径见于【部署包保存路径】注意在AI Studio云端需要切换到开发者模式下载部署包。部署包使用文档部署包中包含详细使用文档开发者根据文档即可完成部署包在项目中的集成。
