fix mv3 to adapt to paddle2.0 (#1864)
* fix mv3 to adapt to paddle2.0 * fix doc to adapt to 2.0.0 * fix paddle version
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b0d1dca688
commit
a4fa186010
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@ -5,7 +5,7 @@ PaddleOCR aims to create multilingual, awesome, leading, and practical OCR tools
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## Notice
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PaddleOCR supports both dynamic graph and static graph programming paradigm
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- Dynamic graph: dygraph branch (default), **supported by paddle 2.0rc1+ ([installation](./doc/doc_en/installation_en.md))**
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- Dynamic graph: dygraph branch (default), **supported by paddle 2.0.0 ([installation](./doc/doc_en/installation_en.md))**
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- Static graph: develop branch
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**Recent updates**
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@ -4,7 +4,7 @@
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PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。
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## 注意
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PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式
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- 动态图版本：dygraph分支（默认），需将paddle版本升级至2.0rc1+（[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)）
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- 动态图版本：dygraph分支（默认），需将paddle版本升级至2.0.0（[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)）
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- 静态图版本：develop分支
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**近期更新**
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@ -31,7 +31,7 @@
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#### Q3.1.38: module 'paddle.distributed' has no attribute ‘get_rank’。
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**A**：Paddle版本问题，请安装2.0版本Paddle：pip install paddlepaddle==2.0.0rc1。
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**A**：Paddle版本问题，请安装2.0版本Paddle：pip install paddlepaddle==2.0.0。
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#### Q3.4.30: PaddleOCR是否支持在华为鲲鹏920CPU上部署？
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@ -397,13 +397,13 @@ Paddle2ONNX支持转换的[模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2
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**A**：动态图版本正在紧锣密鼓开发中，将于2020年12月16日发布，敬请关注。
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#### Q3.1.22：ModuleNotFoundError: No module named 'paddle.nn'，
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**A**：paddle.nn是Paddle2.0版本特有的功能，请安装大于等于Paddle 2.0.0rc1的版本，安装方式为
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**A**：paddle.nn是Paddle2.0版本特有的功能，请安装大于等于Paddle 2.0.0的版本，安装方式为
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```
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python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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```
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#### Q3.1.23： ImportError: /usr/lib/x86_64_linux-gnu/libstdc++.so.6:version `CXXABI_1.3.11` not found (required by /usr/lib/python3.6/site-package/paddle/fluid/core+avx.so)
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**A**：这个问题是glibc版本不足导致的，Paddle2.0rc1版本对gcc版本和glib版本有更高的要求，推荐gcc版本为8.2，glibc版本2.12以上。
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**A**：这个问题是glibc版本不足导致的，Paddle2.0.0版本对gcc版本和glib版本有更高的要求，推荐gcc版本为8.2，glibc版本2.12以上。
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如果您的环境不满足这个要求，或者使用的docker镜像为:
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`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda9.0-cudnn7-dev`
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`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda9.0-cudnn7-dev`，安装Paddle2.0rc版本可能会出现上述错误，2.0版本推荐使用新的docker镜像 `paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82`。
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@ -415,7 +415,7 @@ python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/py
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- develop：基于Paddle静态图开发的分支，推荐使用paddle1.8 或者2.0版本，该分支具备完善的模型训练、预测、推理部署、量化裁剪等功能，领先于release/1.1分支。
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- release/1.1：PaddleOCR 发布的第一个稳定版本，基于静态图开发，具备完善的训练、预测、推理部署、量化裁剪等功能。
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- dygraph：基于Paddle动态图开发的分支，目前仍在开发中，未来将作为主要开发分支，运行要求使用Paddle2.0rc1版本，目前仍在开发中。
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- dygraph：基于Paddle动态图开发的分支，目前仍在开发中，未来将作为主要开发分支，运行要求使用Paddle2.0.0版本。
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- release/2.0-rc1-0：PaddleOCR发布的第二个稳定版本，基于动态图和paddle2.0版本开发，动态图开发的工程更易于调试，目前支，支持模型训练、预测，暂不支持移动端部署。
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如果您已经上手过PaddleOCR，并且希望在各种环境上部署PaddleOCR，目前建议使用静态图分支，develop或者release/1.1分支。如果您是初学者，想快速训练，调试PaddleOCR中的算法，建议尝鲜PaddleOCR dygraph分支。
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@ -432,7 +432,7 @@ python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/py
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#### Q3.1.27: 如何可视化acc,loss曲线图,模型网络结构图等？
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**A**：在配置文件里有`use_visualdl`的参数，设置为True即可，更多的使用命令可以参考：[VisualDL使用指南](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.0-rc1/guides/03_VisualDL/visualdl.html)。
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**A**：在配置文件里有`use_visualdl`的参数，设置为True即可，更多的使用命令可以参考：[VisualDL使用指南](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/03_VisualDL/visualdl.html)。
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#### Q3.1.28: 在使用StyleText数据合成工具的时候，报错`ModuleNotFoundError: No module named 'utils.config'`，这是为什么呢？
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@ -451,7 +451,7 @@ https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/de3e2e7cd3b8b65ee02d7a41e570fa5b5
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#### Q3.1.31: 怎么输出网络结构以及每层的参数信息？
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**A**：可以使用 `paddle.summary`， 具体参考:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.0-rc1/api/paddle/hapi/model_summary/summary_cn.html#summary。
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**A**：可以使用 `paddle.summary`， 具体参考:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/hapi/model_summary/summary_cn.html。
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#### Q3.1.32 能否修改StyleText配置文件中的分辨率？
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@ -485,7 +485,7 @@ StyleText的用途主要是：提取style_image中的字体、背景等style信
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#### Q3.1.38: module 'paddle.distributed' has no attribute ‘get_rank’。
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**A**：Paddle版本问题，请安装2.0版本Paddle：pip install paddlepaddle==2.0.0rc1。
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**A**：Paddle版本问题，请安装2.0版本Paddle：pip install paddlepaddle==2.0.0。
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<a name="数据集3"></a>
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### 数据集
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@ -63,7 +63,7 @@ PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本。
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*如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false*
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```
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# GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过 '--gpus' 指定卡号，如果使用的paddle版本小于2.0rc1，请使用'--select_gpus'参数选择要使用的GPU
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# GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过 '--gpus' 指定卡号。
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# 启动训练，下面的命令已经写入train.sh文件中，只需修改文件里的配置文件路径即可
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python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3,4,5,6,7' tools/train.py -c configs/cls/cls_mv3.yml
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```
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@ -76,7 +76,7 @@ tar -xf ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.tar ./pretrain_model
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# 单机单卡训练 mv3_db 模型
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python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
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-o Global.pretrain_weights=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/
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# 单机多卡训练，通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID；如果使用的paddle版本小于2.0rc1，请使用'--select_gpus'参数选择要使用的GPU
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# 单机多卡训练，通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
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python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
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-o Global.pretrain_weights=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/
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```
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@ -2,7 +2,7 @@
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经测试PaddleOCR可在glibc 2.23上运行，您也可以测试其他glibc版本或安装glic 2.23
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PaddleOCR 工作环境
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- PaddlePaddle 1.8+ ，推荐使用 PaddlePaddle 2.0rc1
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- PaddlePaddle 2.0.0
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- python3.7
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- glibc 2.23
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- cuDNN 7.6+ (GPU)
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@ -35,11 +35,11 @@ sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
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pip3 install --upgrade pip
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如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
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python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装
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python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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更多的版本需求，请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。
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```
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@ -66,7 +66,7 @@ Start training:
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```
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# Set PYTHONPATH path
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export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
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# GPU training Support single card and multi-card training, specify the card number through --gpus. If your paddle version is less than 2.0rc1, please use '--selected_gpus'
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# GPU training Support single card and multi-card training, specify the card number through --gpus.
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# Start training, the following command has been written into the train.sh file, just modify the configuration file path in the file
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python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3,4,5,6,7' tools/train.py -c configs/cls/cls_mv3.yml
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```
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@ -76,7 +76,7 @@ You can also use `-o` to change the training parameters without modifying the ym
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python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
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# multi-GPU training
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# Set the GPU ID used by the '--gpus' parameter; If your paddle version is less than 2.0rc1, please use '--selected_gpus'
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# Set the GPU ID used by the '--gpus' parameter.
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python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
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@ -3,7 +3,7 @@
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After testing, paddleocr can run on glibc 2.23. You can also test other glibc versions or install glic 2.23 for the best compatibility.
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PaddleOCR working environment:
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- PaddlePaddle 1.8+, Recommend PaddlePaddle 2.0rc1
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- PaddlePaddle 2.0.0
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- python3.7
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- glibc 2.23
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@ -38,10 +38,10 @@ sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
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pip3 install --upgrade pip
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# If you have cuda9 or cuda10 installed on your machine, please run the following command to install
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python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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# If you only have cpu on your machine, please run the following command to install
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python3 -m pip install paddlepaddle==2.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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```
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For more software version requirements, please refer to the instructions in [Installation Document](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick) for operation.
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@ -58,15 +58,15 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
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[5, 72, 40, True, 'relu', 2],
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||||
[5, 120, 40, True, 'relu', 1],
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||||
[5, 120, 40, True, 'relu', 1],
|
||||
[3, 240, 80, False, 'hard_swish', 2],
|
||||
[3, 200, 80, False, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 184, 80, False, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 184, 80, False, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 480, 112, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 672, 112, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 672, 160, True, 'hard_swish', 2],
|
||||
[5, 960, 160, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 960, 160, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 240, 80, False, 'hardswish', 2],
|
||||
[3, 200, 80, False, 'hardswish', 1],
|
||||
[3, 184, 80, False, 'hardswish', 1],
|
||||
[3, 184, 80, False, 'hardswish', 1],
|
||||
[3, 480, 112, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[3, 672, 112, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 672, 160, True, 'hardswish', 2],
|
||||
[5, 960, 160, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 960, 160, True, 'hardswish', 1],
|
||||
]
|
||||
cls_ch_squeeze = 960
|
||||
elif model_name == "small":
|
||||
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|
@ -75,14 +75,14 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
|
|||
[3, 16, 16, True, 'relu', 2],
|
||||
[3, 72, 24, False, 'relu', 2],
|
||||
[3, 88, 24, False, 'relu', 1],
|
||||
[5, 96, 40, True, 'hard_swish', 2],
|
||||
[5, 240, 40, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 240, 40, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 120, 48, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 144, 48, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 288, 96, True, 'hard_swish', 2],
|
||||
[5, 576, 96, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 576, 96, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 96, 40, True, 'hardswish', 2],
|
||||
[5, 240, 40, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 240, 40, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 120, 48, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 144, 48, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 288, 96, True, 'hardswish', 2],
|
||||
[5, 576, 96, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 576, 96, True, 'hardswish', 1],
|
||||
]
|
||||
cls_ch_squeeze = 576
|
||||
else:
|
||||
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|
@ -102,7 +102,7 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
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|||
padding=1,
|
||||
groups=1,
|
||||
if_act=True,
|
||||
act='hard_swish',
|
||||
act='hardswish',
|
||||
name='conv1')
|
||||
|
||||
self.stages = []
|
||||
|
|
@ -138,7 +138,7 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
|
|||
padding=0,
|
||||
groups=1,
|
||||
if_act=True,
|
||||
act='hard_swish',
|
||||
act='hardswish',
|
||||
name='conv_last'))
|
||||
self.stages.append(nn.Sequential(*block_list))
|
||||
self.out_channels.append(make_divisible(scale * cls_ch_squeeze))
|
||||
|
|
@ -192,10 +192,11 @@ class ConvBNLayer(nn.Layer):
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|||
if self.if_act:
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||||
if self.act == "relu":
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||||
x = F.relu(x)
|
||||
elif self.act == "hard_swish":
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||||
x = F.activation.hard_swish(x)
|
||||
elif self.act == "hardswish":
|
||||
x = F.hardswish(x)
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||||
else:
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||||
print("The activation function is selected incorrectly.")
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||||
print("The activation function({}) is selected incorrectly.".
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||||
format(self.act))
|
||||
exit()
|
||||
return x
|
||||
|
||||
|
|
@ -282,5 +283,5 @@ class SEModule(nn.Layer):
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|||
outputs = self.conv1(outputs)
|
||||
outputs = F.relu(outputs)
|
||||
outputs = self.conv2(outputs)
|
||||
outputs = F.activation.hard_sigmoid(outputs)
|
||||
outputs = F.hardsigmoid(outputs, slope=0.2, offset=0.5)
|
||||
return inputs * outputs
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -51,15 +51,15 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
|
|||
[5, 72, 40, True, 'relu', (large_stride[2], 1)],
|
||||
[5, 120, 40, True, 'relu', 1],
|
||||
[5, 120, 40, True, 'relu', 1],
|
||||
[3, 240, 80, False, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 200, 80, False, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 184, 80, False, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 184, 80, False, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 480, 112, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 672, 112, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 672, 160, True, 'hard_swish', (large_stride[3], 1)],
|
||||
[5, 960, 160, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 960, 160, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[3, 240, 80, False, 'hardswish', 1],
|
||||
[3, 200, 80, False, 'hardswish', 1],
|
||||
[3, 184, 80, False, 'hardswish', 1],
|
||||
[3, 184, 80, False, 'hardswish', 1],
|
||||
[3, 480, 112, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[3, 672, 112, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 672, 160, True, 'hardswish', (large_stride[3], 1)],
|
||||
[5, 960, 160, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 960, 160, True, 'hardswish', 1],
|
||||
]
|
||||
cls_ch_squeeze = 960
|
||||
elif model_name == "small":
|
||||
|
|
@ -68,14 +68,14 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
|
|||
[3, 16, 16, True, 'relu', (small_stride[0], 1)],
|
||||
[3, 72, 24, False, 'relu', (small_stride[1], 1)],
|
||||
[3, 88, 24, False, 'relu', 1],
|
||||
[5, 96, 40, True, 'hard_swish', (small_stride[2], 1)],
|
||||
[5, 240, 40, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 240, 40, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 120, 48, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 144, 48, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 288, 96, True, 'hard_swish', (small_stride[3], 1)],
|
||||
[5, 576, 96, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 576, 96, True, 'hard_swish', 1],
|
||||
[5, 96, 40, True, 'hardswish', (small_stride[2], 1)],
|
||||
[5, 240, 40, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 240, 40, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 120, 48, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 144, 48, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 288, 96, True, 'hardswish', (small_stride[3], 1)],
|
||||
[5, 576, 96, True, 'hardswish', 1],
|
||||
[5, 576, 96, True, 'hardswish', 1],
|
||||
]
|
||||
cls_ch_squeeze = 576
|
||||
else:
|
||||
|
|
@ -96,7 +96,7 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
|
|||
padding=1,
|
||||
groups=1,
|
||||
if_act=True,
|
||||
act='hard_swish',
|
||||
act='hardswish',
|
||||
name='conv1')
|
||||
i = 0
|
||||
block_list = []
|
||||
|
|
@ -124,7 +124,7 @@ class MobileNetV3(nn.Layer):
|
|||
padding=0,
|
||||
groups=1,
|
||||
if_act=True,
|
||||
act='hard_swish',
|
||||
act='hardswish',
|
||||
name='conv_last')
|
||||
|
||||
self.pool = nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
|
||||
|
|
|
|||
5
train.sh
5
train.sh
|
|
@ -1,5 +1,2 @@
|
|||
# for paddle.__version__ >= 2.0rc1
|
||||
# recommended paddle.__version__ == 2.0.0
|
||||
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3,4,5,6,7' tools/train.py -c configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml
|
||||
|
||||
# for paddle.__version__ < 2.0rc1
|
||||
# python3 -m paddle.distributed.launch --selected_gpus '0,1,2,3,4,5,6,7' tools/train.py -c configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml
|
||||
|
|
|
|||
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