核心思想就是通过Yaml文件将主体模块和可拔插的模块组成一个完整的pipline.
1 parser=ArgsParser() #读取命令行传递参数,加载yaml文件参数
配置阶段:
开始训练:
parser=ArgsParser() #读取命令行传递参数,加载yaml文件参数
使用GPU加速
配置阶段:
开始评估
parser=ArgParser() #读取命令行传递参数,加载yaml文件参数
配置阶段:
创建网络结构类
创建数据读取类
初始化训练参数
设置cpu环境执行,parser=ArgsParser() #读取命令行传递参数,加载yaml文件参数
GPU加速
配置阶段
初始化模型权重
参考:PaddleDetection整体结构概述_无情铁铲的博客-CSDN博客
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40107571/article/details/134646463
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.7code.cn/show_36220.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系代码007邮箱:suwngjj01@126.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!