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cuicheng01 2022-06-10 07:05:55 +00:00
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docs/zh_CN/PULC/PULC_person_attribute.md
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@ -103,7 +103,7 @@ result = model.predict(input_data="deploy/images/PULC/person_attribute/090004.jp
print(next(result))
```
**备注**：`model.predict()` 为可迭代对象（`generator`），因此需要使用 `next()` 函数或 `for` 循环对其迭代调用。每次调用将以 `batch_size` 为单位进行一次预测，并返回预测结果, 默认 `batch_size` 为 1，如果需要更改 `batch_size`，实例化模型时，需要指定 `batch_size`，如 `model = paddleclas.PaddleClas(model_name="person_exists", batch_size=2)`, 使用默认的代码返回结果示例如下：
**备注**：`model.predict()` 为可迭代对象（`generator`），因此需要使用 `next()` 函数或 `for` 循环对其迭代调用。每次调用将以 `batch_size` 为单位进行一次预测，并返回预测结果, 默认 `batch_size` 为 1，如果需要更改 `batch_size`，实例化模型时，需要指定 `batch_size`，如 `model = paddleclas.PaddleClas(model_name="person_attribute", batch_size=2)`, 使用默认的代码返回结果示例如下：
```
>>> result
@ -141,7 +141,7 @@ print(next(result))
</div>
我们将原始数据转换成了 PaddleClas 多标签可读的数据格式，可以从[这里]()下载。
我们将原始数据转换成了 PaddleClas 多标签可读的数据格式，可以直接下载。
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