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# 配置说明
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## 简介
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本文档介绍了PaddleClas配置文件(configs/*.yaml)中各参数的含义，以便您更快的自定义或修改超参数配置。
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## 配置详解
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### 基础配置
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| 参数名字 | 具体含义 | 默认值 | 可选值 |
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| mode | 运行模式 | "train" | ["train"," valid"] |
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| architecture | 模型结构名字 | "ResNet50_vd" | PaddleClas提供的模型结构 |
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| pretrained_model | 预训练模型路径 | "" | Str |
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| model_save_dir | 保存模型路径 | "" | Str |
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| classes_num | 分类数 | 1000 | int |
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| total_images | 总图片数 | 1281167 | int |
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| save_interval | 每隔多少个epoch保存模型 | 1 | int |
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| validate | 是否在训练时进行评估 | TRUE | bool |
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| valid_interval | 每隔多少个epoch进行模型评估 | 1 | int |
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| epochs | 训练总epoch数 | | int |
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| topk | 评估指标K值大小 | 5 | int |
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| image_shape | 图片大小 | [3，224，224] | list, shape: (3,) |
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| use_mix | 是否启用mixup | False | ['True', 'False'] |
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| ls_epsilon | label_smoothing epsilon值| 0 | float |
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### 学习率与优化器
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学习率
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| 参数名字 | 具体含义 | 默认值 | 可选值 |
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| function | decay方法名 | "Linear" | ["Linear", "Cosine", <br> "Piecewise", "CosineWarmup"] |
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| params.lr | 初始学习率 | 0.1 | float |
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| params.decay_epochs | piecewisedecay中<br>衰减学习率的milestone | | list |
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| params.gamma | piecewisedecay中gamma值 | 0.1 | float |
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| params.warmup_epoch | warmup轮数 | 5 | int |
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| parmas.steps | lineardecay衰减steps数 | 100 | int |
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| params.end_lr | lineardecayend_lr值 | 0 | float |
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优化器
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| 参数名字 | 具体含义 | 默认值 | 可选值 |
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|:---:|:---:|:---:|:---:|
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| function | 优化器方法名 | "Momentum" | ["Momentum", "RmsProp"] |
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| params.momentum | momentum值 | 0.9 | float |
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| regularizer.function | 正则化方法名 | "L2" | ["L1", "L2"] |
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| regularizer.factor | 正则化系数 | 0.0001 | float |
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### 数据读取器与数据处理
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| 参数名字 | 具体含义 |
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| batch_size | 批大小 |
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| num_workers | 数据读取器worker数量 |
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| file_list | train文件列表 |
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| data_dir | train文件路径 |
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| shuffle_seed | 用来进行shuffle的seed值 |
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数据处理
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| 功能名字 | 参数名字 | 具体含义 |
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| DecodeImage | to_rgb | 数据转RGB |
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| | to_np | 数据转numpy |
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| | channel_first | 按CHW排列的图片数据 |
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| RandCropImage | size | 随机裁剪 |
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| RandFlipImage | | 随机翻转 |
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| NormalizeImage | scale | 归一化scale值 |
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| | mean | 归一化均值 |
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| | std | 归一化方差 |
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| | order | 归一化顺序 |
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| ToCHWImage | | 调整为CHW |
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| CropImage | size | 裁剪大小 |
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| ResizeImage | resize_short | 按短边调整大小 |
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mix处理
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| 参数名字| 具体含义|
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| MixupOperator.alpha | mixup处理中的alpha值|
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