PaddleX恢复训练出错怎么破？

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JavaRoom 发布于2021-09

如题：PaddleX恢复训练出错怎么破？

model.train(
    num_epochs=500,
    train_dataset=train_dataset,
    train_batch_size=50,
    eval_dataset=eval_dataset,
    learning_rate=0.001 / 8,
    warmup_steps=1000,
    warmup_start_lr=0.0,
    save_interval_epochs=10,
    lr_decay_epochs=[216, 243],
    resume_checkpoint="output/yolov3_mobilenet/epoch_260",
    save_dir='output/yolov3_mobilenet')



2021-09-05 22:31:48 [ERROR] pretrain_weights and resume_checkpoint cannot be set simultaneously.

An exception has occurred, use %tb to see the full traceback.
SystemExit: -1

/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:3273: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.
warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)

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全部评论(10)

FutureSI

#2 回复于2021-09

看报错说不能同步用预训练权重和存盘点，把预训练权重去掉试试？

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FutureSI

#3 回复于2021-09

也没看见设置预训练权重的参数啊，奇怪，难道还得删缓存

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JavaRoom

#4 回复于2021-09

FutureSI #3

也没看见设置预训练权重的参数啊，奇怪，难道还得删缓存

查了源码，默认加载，非得写上none才算完

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JavaRoom

#5 回复于2021-09

感觉此处可以优化，如果有resume_checkpoint，那么默认就用这个，不用预训练模型。

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FutureSI

#6 回复于2021-09

JavaRoom #5

感觉此处可以优化，如果有resume_checkpoint，那么默认就用这个，不用预训练模型。

应该这样更符合逻辑

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FutureSI

#7 回复于2021-09

用了checkpoint的话，预训练参数就被覆盖了。paddleclass套件就是覆盖的

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JavaRoom

#8 回复于2021-09

FutureSI #7

用了checkpoint的话，预训练参数就被覆盖了。paddleclass套件就是覆盖的

必须加：pretrain_weights=None, # 如果接续训练，必须设置pretrain_weights=None

model.train(
    num_epochs=1000,
    train_dataset=train_dataset,
    train_batch_size=50,
    eval_dataset=eval_dataset,
    learning_rate=0.001 / 8,
    warmup_steps=1000,
    warmup_start_lr=0.0,
    save_interval_epochs=10,
    lr_decay_epochs=[216, 243],
    pretrain_weights=None, # 如果接续训练，必须设置pretrain_weights=None
    resume_checkpoint="output/yolov3_mobilenet/epoch_500",
    save_dir='output/yolov3_mobilenet')

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JavaRoom

#9 回复于2021-09

接续训练时必须pretrain_weights=None,否则默认带预训练模型，

pretrain_weights (str): 若指定为路径时，则加载路径下预训练模型；若为字符串'IMAGENET'， # 则自动下载在ImageNet图片数据上预训练的模型权重；若为字符串'COCO'。

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FutureSI

#10 回复于2021-09

也许下个版本就会优化了

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JavaRoom

#11 回复于2021-09

FutureSI #10

也许下个版本就会优化了

有道理

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