2020-04-12 15:18:43 +08:00
|
|
|
|
# FAQ
|
|
|
|
|
|
|
2020-04-14 00:07:38 +08:00
|
|
|
|
>>
|
|
|
|
|
|
* Q: 多卡评估时，为什么每张卡输出的精度指标不相同？
|
2020-04-16 19:46:02 +08:00
|
|
|
|
* A: 目前PaddleClas基于fleet api使用多卡，在多卡评估时，每张卡都是单独读取各自part的数据，不同卡中计算的图片是不同的，因此最终指标也会有微量差异，如果希望得到准确的评估指标，可以使用单卡评估。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
>>
|
|
|
|
|
|
* Q: 在配置文件的`TRAIN`字段中配置了`mix`的参数，为什么`mixup`的数据增广预处理没有生效呢？
|
2020-04-23 16:52:09 +08:00
|
|
|
|
* A: 使用mixup时，数据预处理部分与模型输入部分均需要修改，因此还需要在配置文件中显式地配置`use_mix: True`，才能使得`mixup`生效。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
>>
|
|
|
|
|
|
* Q: 评估和预测时，已经指定了预训练模型所在文件夹的地址，但是仍然无法导入参数，这么为什么呢？
|
|
|
|
|
|
* A: 加载预训练模型时，需要指定预训练模型的前缀，例如预训练模型参数所在的文件夹为`output/ResNet50_vd/19`，预训练模型参数的名称为`output/ResNet50_vd/19/ppcls.pdparams`，则`pretrained_model`参数需要指定为`output/ResNet50_vd/19/ppcls`，PaddleClas会自动补齐`.pdparams`的后缀。
|
2020-05-04 00:38:47 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
>>
|
|
|
|
|
|
* Q: 在评测`EfficientNetB0_small`模型时，为什么最终的精度始终比官网的低0.3%左右？
|
2020-06-04 19:41:05 +08:00
|
|
|
|
* A: `EfficientNet`系列的网络在进行resize的时候，是使用`cubic插值方式`(resize参数的interpolation值设置为2)，而其他模型默认情况下为None，因此在训练和评估的时候需要显式地指定resize的interpolation值。具体地，可以参考以下配置中预处理过程中ResizeImage的参数。
|
2020-05-04 00:38:47 +08:00
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
VALID:
|
|
|
|
|
|
batch_size: 16
|
|
|
|
|
|
num_workers: 4
|
|
|
|
|
|
file_list: "./dataset/ILSVRC2012/val_list.txt"
|
|
|
|
|
|
data_dir: "./dataset/ILSVRC2012/"
|
|
|
|
|
|
shuffle_seed: 0
|
|
|
|
|
|
transforms:
|
|
|
|
|
|
- DecodeImage:
|
|
|
|
|
|
to_rgb: True
|
|
|
|
|
|
to_np: False
|
|
|
|
|
|
channel_first: False
|
|
|
|
|
|
- ResizeImage:
|
|
|
|
|
|
resize_short: 256
|
|
|
|
|
|
interpolation: 2
|
|
|
|
|
|
- CropImage:
|
|
|
|
|
|
size: 224
|
|
|
|
|
|
- NormalizeImage:
|
|
|
|
|
|
scale: 1.0/255.0
|
|
|
|
|
|
mean: [0.485, 0.456, 0.406]
|
|
|
|
|
|
std: [0.229, 0.224, 0.225]
|
|
|
|
|
|
order: ''
|
|
|
|
|
|
- ToCHWImage:
|
|
|
|
|
|
```
|
2020-05-12 14:10:25 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
>>
|
2020-05-12 14:12:25 +08:00
|
|
|
|
* Q: 如果想将保存的`pdparams`模型参数文件转换为早期版本(Paddle1.7.0之前)的零碎文件(每个文件均为一个单独的模型参数)，该怎么实现呢？
|
|
|
|
|
|
* A: 可以首先导入`pdparams`模型，之后使用`fluid.io.save_vars`函数将模型保存为零散的碎文件。
|
