PaddleOCR/doc/doc_ch/config.md

73 lines
7.0 KiB
Markdown
Raw Normal View History

2020-05-14 00:01:00 +08:00
# 可选参数列表
以下列表可以通过`--help`查看
| FLAG | 支持脚本 | 用途 | 默认值 | 备注 |
| :----------------------: | :------------: | :---------------: | :--------------: | :-----------------: |
| -c | ALL | 指定配置文件 | None | **配置模块说明请参考 参数介绍** |
| -o | ALL | 设置配置文件里的参数内容 | None | 使用-o配置相较于-c选择的配置文件具有更高的优先级。例如`-o Global.use_gpu=false` |
## 配置文件 Global 参数介绍
2020-05-14 00:01:00 +08:00
2020-10-13 17:49:16 +08:00
`rec_chinese_lite_train_v1.1.yml ` 为例
2020-05-14 18:41:52 +08:00
2020-05-14 00:01:00 +08:00
| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
| :----------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
2020-05-14 18:41:52 +08:00
| algorithm | 设置算法 | 与配置文件同步 | 选择模型,支持模型请参考[简介](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/README.md) |
2020-05-14 00:01:00 +08:00
| use_gpu | 设置代码运行场所 | true | \ |
2020-05-14 15:55:56 +08:00
| epoch_num | 最大训练epoch数 | 3000 | \ |
| log_smooth_window | 滑动窗口大小 | 20 | \ |
| print_batch_step | 设置打印log间隔 | 10 | \ |
2020-05-14 18:41:52 +08:00
| save_model_dir | 设置模型保存路径 | output/{算法名称} | \ |
2020-05-14 15:55:56 +08:00
| save_epoch_step | 设置模型保存间隔 | 3 | \ |
2020-07-07 10:35:17 +08:00
| eval_batch_step | 设置模型评估间隔 | 2000 或 [1000, 2000] | 2000 表示每2000次迭代评估一次[1000 2000]表示从1000次迭代开始每2000次评估一次 |
2020-05-14 15:55:56 +08:00
|train_batch_size_per_card | 设置训练时单卡batch size | 256 | \ |
| test_batch_size_per_card | 设置评估时单卡batch size | 256 | \ |
| image_shape | 设置输入图片尺寸 | [3, 32, 100] | \ |
| max_text_length | 设置文本最大长度 | 25 | \ |
2020-05-14 00:01:00 +08:00
| character_type | 设置字符类型 | ch | en/ch, en时将使用默认dictch时使用自定义dict|
| character_dict_path | 设置字典路径 | ./ppocr/utils/ic15_dict.txt | \ |
| loss_type | 设置 loss 类型 | ctc | 支持两种loss ctc / attention |
2020-07-07 14:13:13 +08:00
| distort | 设置是否使用数据增强 | false | 设置为true时将在训练时随机进行扰动支持的扰动操作可阅读[img_tools.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/ppocr/data/rec/img_tools.py) |
2020-07-08 12:05:14 +08:00
| use_space_char | 设置是否识别空格 | false | 仅在 character_type=ch 时支持空格 |
2020-10-13 17:49:16 +08:00
| label_list | 设置方向分类器支持的角度 | ['0','180'] | 仅在方向分类器中生效 |
2020-08-16 16:46:22 +08:00
| average_window | ModelAverage优化器中的窗口长度计算比例 | 0.15 | 目前仅应用与SRN |
| max_average_window | 平均值计算窗口长度的最大值 | 15625 | 推荐设置为一轮训练中mini-batchs的数目|
| min_average_window | 平均值计算窗口长度的最小值 | 10000 | \ |
2020-05-14 00:01:00 +08:00
| reader_yml | 设置reader配置文件 | ./configs/rec/rec_icdar15_reader.yml | \ |
| pretrain_weights | 加载预训练模型路径 | ./pretrain_models/CRNN/best_accuracy | \ |
2020-05-14 18:41:52 +08:00
| checkpoints | 加载模型参数路径 | None | 用于中断后加载参数继续训练 |
2020-05-14 00:01:00 +08:00
| save_inference_dir | inference model 保存路径 | None | 用于保存inference model |
2020-05-14 18:41:52 +08:00
## 配置文件 Reader 系列参数介绍
`rec_chinese_reader.yml` 为例
| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
| :----------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
| reader_function | 选择数据读取方式 | ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader | 支持SimpleReader / LMDBReader 两种数据读取方式 |
| num_workers | 设置数据读取线程数 | 8 | \ |
| img_set_dir | 数据集路径 | ./train_data | \ |
| label_file_path | 数据标签路径 | ./train_data/rec_gt_train.txt| \ |
| infer_img | 预测图像文件夹路径 | ./infer_img | \|
2020-06-12 12:09:55 +08:00
## 配置文件 Optimizer 系列参数介绍
`rec_icdar15_train.yml` 为例
| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
| :---------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
| function | 选择优化器 | pocr.optimizer,AdamDecay | 目前只支持Adam方式 |
| base_lr | 设置初始学习率 | 0.0005 | \ |
| beta1 | 设置一阶矩估计的指数衰减率 | 0.9 | \ |
| beta2 | 设置二阶矩估计的指数衰减率 | 0.999 | \ |
| decay | 是否使用decay | \ | \ |
2020-08-21 16:49:11 +08:00
| function(decay) | 设置decay方式 | - | 目前支持cosine_decay, cosine_decay_warmup与piecewise_decay |
| step_each_epoch | 每个epoch包含多少次迭代, cosine_decay/cosine_decay_warmup时有效 | 20 | 计算方式total_image_num / (batch_size_per_card * card_size) |
| total_epoch | 总共迭代多少个epoch, cosine_decay/cosine_decay_warmup时有效 | 1000 | 与Global.epoch_num 一致 |
| warmup_minibatch | 线性warmup的迭代次数, cosine_decay_warmup时有效 | 1000 | \ |
2020-08-04 14:11:00 +08:00
| boundaries | 学习率下降时的迭代次数间隔, piecewise_decay时有效 | - | 参数为列表形式 |
| decay_rate | 学习率衰减系数, piecewise_decay时有效 | - | \ |