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PaddleClas
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update PP-LCNet.md

pull/1983/head
cuicheng01 2022-06-07 06:49:12 +00:00
parent 9b3b7759ec
commit 937f060947
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docs/zh_CN/models/PP-LCNet.md
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@ -215,7 +215,7 @@ MobileNetV3_large_x0_75 | 64.53 | 151 |
| PPLCNet_x1_5 | 0.82 | 2.06 | 3.12 |
| PPLCNet_x2_0 | 0.94 | 2.58 | 4.08 |
**备注：** 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT，。
**备注：** 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT。
<a name="1.4.3"></a>
@ -264,9 +264,7 @@ filename: docs/images/inference_deployment/whl_demo.jpg, top-5, class_ids: [8, 7
Predict complete!
```
**备注**：
* 更换 PPLCNet 的其他 scale 的模型时，只需替换 `model_name`，如将此时的模型改为 `PPLCNet_x2_0` 时，只需要将 `--model_name=PPLCNet_x1_0` 改为 `--model_name=PPLCNet_x2_0` 即可。
**备注**： 更换 PPLCNet 的其他 scale 的模型时，只需替换 `model_name`，如将此时的模型改为 `PPLCNet_x2_0` 时，只需要将 `--model_name=PPLCNet_x1_0` 改为 `--model_name=PPLCNet_x2_0` 即可。
* 在 Python 代码中使用
@ -278,9 +276,7 @@ result=clas.predict(infer_imgs)
print(next(result))
```
**备注**：
* `PaddleClas.predict()` 为可迭代对象（`generator`），因此需要使用 `next()` 函数或 `for` 循环对其迭
**备注**：`PaddleClas.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。返回结果示例如下：
```