238 lines
7.8 KiB
Markdown
238 lines
7.8 KiB
Markdown
# PaddleClas wheel package使用说明
|
||
|
||
## 1. 安装
|
||
|
||
* pip安装
|
||
|
||
```bash
|
||
pip3 install paddleclas==2.2.1
|
||
```
|
||
|
||
* 本地构建并安装
|
||
|
||
```bash
|
||
python3 setup.py bdist_wheel
|
||
pip3 install dist/*
|
||
```
|
||
|
||
|
||
## 2. 快速开始
|
||
* 使用`ResNet50`模型，以下图（`'docs/images/whl/demo.jpg'`）为例进行说明。
|
||
|
||
<div align="center">
|
||
<img src="../images/whl/demo.jpg" width = "400" />
|
||
</div>
|
||
|
||
|
||
* 在Python代码中使用
|
||
```python
|
||
from paddleclas import PaddleClas
|
||
clas = PaddleClas(model_name='ResNet50')
|
||
infer_imgs='docs/images/whl/demo.jpg'
|
||
result=clas.predict(infer_imgs)
|
||
print(next(result))
|
||
```
|
||
|
||
**注意**：`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：
|
||
|
||
```
|
||
>>> result
|
||
[{'class_ids': [8, 7, 136, 80, 84], 'scores': [0.79368, 0.16329, 0.01853, 0.00959, 0.00239], 'label_names': ['hen', 'cock', 'European gallinule, Porphyrio porphyrio', 'black grouse', 'peacock']}]
|
||
```
|
||
|
||
* 在命令行中使用
|
||
```bash
|
||
paddleclas --model_name=ResNet50 --infer_imgs="docs/images/whl/demo.jpg"
|
||
```
|
||
|
||
```
|
||
>>> result
|
||
filename: docs/images/whl/demo.jpg, top-5, class_ids: [8, 7, 136, 80, 84], scores: [0.79368, 0.16329, 0.01853, 0.00959, 0.00239], label_names: ['hen', 'cock', 'European gallinule, Porphyrio porphyrio', 'black grouse', 'peacock']
|
||
Predict complete!
|
||
```
|
||
|
||
|
||
## 3. 参数解释
|
||
以下参数可在命令行方式使用中通过参数指定，或在Python代码中实例化PaddleClas对象时作为构造函数的参数使用。
|
||
* model_name(str): 模型名称，使用PaddleClas提供的基于ImageNet1k的预训练模型。
|
||
* inference_model_dir(str): 本地模型文件目录，当未指定 `model_name` 时该参数有效。该目录下需包含 `inference.pdmodel` 和 `inference.pdiparams` 两个模型文件。
|
||
* infer_imgs(str): 待预测图片文件路径，或包含图片文件的目录，或网络图片的URL。
|
||
* use_gpu(bool): 是否使用GPU，默认为 `True`。
|
||
* gpu_mem(int): 使用的GPU显存大小，当 `use_gpu` 为 `True` 时有效，默认为8000。
|
||
* use_tensorrt(bool): 是否开启TensorRT预测，可提升GPU预测性能，需要使用带TensorRT的预测库，默认为 `False`。
|
||
* enable_mkldnn(bool): 是否开启MKLDNN，当 `use_gpu` 为 `False` 时有效，默认 `False`。
|
||
* cpu_num_threads(int): cpu预测时的线程数，当 `use_gpu` 为 `False` 且 `enable_mkldnn` 为 `True` 时有效，默认值为 `10`。
|
||
* batch_size(int): 预测时每个batch的样本数量，默认为 `1`。
|
||
* resize_short(int): 按图像较短边进行等比例缩放，默认为 `256`。
|
||
* crop_size(int): 将图像裁剪到指定大小，默认为 `224`。
|
||
* topk(int): 打印（返回）预测结果的前 `topk` 个类别和对应的分类概率，默认为 `5`。
|
||
* class_id_map_file(str): `class id` 与 `label` 的映射关系文件。默认使用 `ImageNet1K` 数据集的映射关系。
|
||
* save_dir(str): 将预测结果作为预标注数据保存的路径，默认为 `None`，即不保存。
|
||
|
||
**注意**: 如果使用`Transformer`系列模型，如`DeiT_***_384`, `ViT_***_384`等，请注意模型的输入数据尺寸，需要设置参数`resize_short=384`, `crop_size=384`，如下所示。
|
||
|
||
* 命令行中
|
||
```bash
|
||
from paddleclas import PaddleClas, get_default_confg
|
||
paddleclas --model_name=ViT_base_patch16_384 --infer_imgs='docs/images/whl/demo.jpg' --resize_short=384 --crop_size=384
|
||
```
|
||
|
||
* Python代码中
|
||
```python
|
||
from paddleclas import PaddleClas
|
||
clas = PaddleClas(model_name='ViT_base_patch16_384', resize_short=384, crop_size=384)
|
||
```
|
||
|
||
|
||
## 4. 使用示例
|
||
|
||
PaddleClas提供两种使用方式：
|
||
1. Python代码中使用；
|
||
2. 命令行中使用。
|
||
|
||
|
||
### 4.1 查看帮助信息
|
||
|
||
* CLI
|
||
```bash
|
||
paddleclas -h
|
||
```
|
||
|
||
|
||
### 4.2 使用PaddleClas提供的预训练模型进行预测
|
||
可以使用PaddleClas提供的预训练模型来预测，并通过参数`model_name`指定。此时PaddleClas会根据`model_name`自动下载指定模型，并保存在目录`~/.paddleclas/`下。
|
||
|
||
* Python
|
||
```python
|
||
from paddleclas import PaddleClas
|
||
clas = PaddleClas(model_name='ResNet50')
|
||
infer_imgs = 'docs/images/whl/demo.jpg'
|
||
result=clas.predict(infer_imgs)
|
||
print(next(result))
|
||
```
|
||
|
||
* CLI
|
||
```bash
|
||
paddleclas --model_name='ResNet50' --infer_imgs='docs/images/whl/demo.jpg'
|
||
```
|
||
|
||
|
||
### 4.3 使用本地模型文件预测
|
||
可以使用本地的模型文件进行预测，通过参数`inference_model_dir`指定模型文件目录即可。需要注意，模型文件目录下必须包含`inference.pdmodel`和`inference.pdiparams`两个文件。
|
||
|
||
* Python
|
||
```python
|
||
from paddleclas import PaddleClas
|
||
clas = PaddleClas(inference_model_dir='./inference/')
|
||
infer_imgs = 'docs/images/whl/demo.jpg'
|
||
result=clas.predict(infer_imgs)
|
||
print(next(result))
|
||
```
|
||
|
||
* CLI
|
||
```bash
|
||
paddleclas --inference_model_dir='./inference/' --infer_imgs='docs/images/whl/demo.jpg'
|
||
```
|
||
|
||
|
||
### 4.4 批量预测
|
||
当参数 `infer_imgs` 为包含图片文件的目录时，可以对图片进行批量预测，只需通过参数 `batch_size` 指定batch大小。
|
||
|
||
* Python
|
||
```python
|
||
from paddleclas import PaddleClas
|
||
clas = PaddleClas(model_name='ResNet50', batch_size=2)
|
||
infer_imgs = 'docs/images/'
|
||
result=clas.predict(infer_imgs)
|
||
for r in result:
|
||
print(r)
|
||
```
|
||
|
||
* CLI
|
||
```bash
|
||
paddleclas --model_name='ResNet50' --infer_imgs='docs/images/' --batch_size 2
|
||
```
|
||
|
||
|
||
### 4.5 对网络图片进行预测
|
||
可以对网络图片进行预测，只需通过参数`infer_imgs`指定图片`url`。此时图片会下载并保存在`~/.paddleclas/images/`目录下。
|
||
|
||
* Python
|
||
```python
|
||
from paddleclas import PaddleClas
|
||
clas = PaddleClas(model_name='ResNet50')
|
||
infer_imgs = 'https://raw.githubusercontent.com/paddlepaddle/paddleclas/release/2.2/docs/images/whl/demo.jpg'
|
||
result=clas.predict(infer_imgs)
|
||
print(next(result))
|
||
```
|
||
|
||
* CLI
|
||
```bash
|
||
paddleclas --model_name='ResNet50' --infer_imgs='https://raw.githubusercontent.com/paddlepaddle/paddleclas/release/2.2/docs/images/whl/demo.jpg'
|
||
```
|
||
|
||
|
||
### 4.6 对`NumPy.ndarray`格式数据进行预测
|
||
在Python中，可以对`Numpy.ndarray`格式的图像数据进行预测，只需通过参数`infer_imgs`指定即可。注意该图像数据必须为三通道图像数据。
|
||
|
||
* python
|
||
```python
|
||
import cv2
|
||
from paddleclas import PaddleClas
|
||
clas = PaddleClas(model_name='ResNet50')
|
||
infer_imgs = cv2.imread("docs/images/whl/demo.jpg")
|
||
result=clas.predict(infer_imgs)
|
||
print(next(result))
|
||
```
|
||
|
||
|
||
### 4.7 保存预测结果
|
||
可以指定参数`pre_label_out_dir='./output_pre_label/'`，将图片按其top1预测结果保存到`pre_label_out_dir`目录下对应类别的文件夹中。
|
||
|
||
* python
|
||
```python
|
||
from paddleclas import PaddleClas
|
||
clas = PaddleClas(model_name='ResNet50', save_dir='./output_pre_label/')
|
||
infer_imgs = 'docs/images/whl/' # it can be infer_imgs folder path which contains all of images you want to predict.
|
||
result=clas.predict(infer_imgs)
|
||
print(next(result))
|
||
```
|
||
|
||
* CLI
|
||
```bash
|
||
paddleclas --model_name='ResNet50' --infer_imgs='docs/images/whl/' --save_dir='./output_pre_label/'
|
||
```
|
||
|
||
|
||
### 4.8 指定label name
|
||
可以通过参数`class_id_map_file`指定`class id`与`lable`的对应关系。PaddleClas默认使用ImageNet1K的label_name（`ppcls/utils/imagenet1k_label_list.txt`）。
|
||
|
||
`class_id_map_file`文件内容格式应为：
|
||
|
||
```
|
||
class_id<space>class_name<\n>
|
||
```
|
||
|
||
例如：
|
||
|
||
```
|
||
0 tench, Tinca tinca
|
||
1 goldfish, Carassius auratus
|
||
2 great white shark, white shark, man-eater, man-eating shark, Carcharodon carcharias
|
||
......
|
||
```
|
||
|
||
* Python
|
||
```python
|
||
from paddleclas import PaddleClas
|
||
clas = PaddleClas(model_name='ResNet50', class_id_map_file='./ppcls/utils/imagenet1k_label_list.txt')
|
||
infer_imgs = 'docs/images/whl/demo.jpg'
|
||
result=clas.predict(infer_imgs)
|
||
print(next(result))
|
||
```
|
||
|
||
* CLI
|
||
```bash
|
||
paddleclas --model_name='ResNet50' --infer_imgs='docs/images/whl/demo.jpg' --class_id_map_file='./ppcls/utils/imagenet1k_label_list.txt'
|
||
```
|