5.5 KiB
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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
以 rec_chinese_lite_train.yml
为例
字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
---|---|---|---|
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 |
use_gpu | 设置代码运行场所 | true | \ |
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 | \ |
save_model_dir | 设置模型保存路径 | output/{算法名称} | \ |
save_epoch_step | 设置模型保存间隔 | 3 | \ |
eval_batch_step | 设置模型评估间隔 | 2000 | \ |
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 | \ |
character_type | 设置字符类型 | ch | en/ch, en时将使用默认dict,ch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 |
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 | \ |
checkpoints | 加载模型参数路径 | None | 用于中断后加载参数继续训练 |
save_inference_dir | inference model 保存路径 | None | 用于保存inference model |
配置文件 Reader 系列参数介绍
以 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 | \ |
配置文件 Optimizer 系列参数介绍
以 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 | \ | \ |
function(decay) | 设置decay方式 | cosine_decay | 目前只支持cosin_decay |
step_each_epoch | 每个epoch包含多少次迭代 | 20 | 计算方式:total_image_num / (batch_size_per_card * card_size) |
total_epoch | 总共迭代多少个epoch | 1000 | 与Global.epoch_num 一致 |