MobileNetV2图像分类

表白：黑白圣堂血天使，天剑鬼刀阿修罗。 
讲解对象：/MobileNetV2图像分类
作者：融水公子 rsgz 
项目地址 

http://www.rsgz.top/post/1898.html

这个项目其实是六个项目中的一个

项目执行过程：
1 安装PaddleX

! pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

2 准备蔬菜分类数据集

! wget https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/vegetables_cls.tar.gz
! tar xzf vegetables_cls.tar.gz

3 模型训练部分
3.1 配置GPU

#  不会出现图片
matplotlib.use('Agg') 

# 设置使用0号GPU卡（如无GPU，执行此代码后仍然会使用CPU训练模型）import matplotlib
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
import paddlex as pdx

3.2 定义图像处理流程transforms
分为两个部分：训练部分和测试部分，还有数据增强处理：训练过程使用了RandomCrop和RandomHorizontalFlip两种数据增强方式。

from paddlex.cls import transforms
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(crop_size=224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.Normalize()
])
eval_transforms = transforms.Compose([
    transforms.ResizeByShort(short_size=256),
    transforms.CenterCrop(crop_size=224),
    transforms.Normalize()
])

3.3 训练模型选择p40的情况下，有GPU只需要10分钟，没有就30分钟，模型保存在save_dir目录下

当前的home有这三个文件夹

linux查看一下

那么 现在常见一个路径

~$ mkdir -p output/mobilenetv2/vdl_log

点击可视化--logdir的时候选择这个路径，本质上选择指定的目录下的vdl_log目录就行了。

点击  启动VisualDL服务按钮

不行了 熬夜太严重了  先睡觉！2:12了
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公众号：小雪妃

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