模型训练

我们可以通过 PaddleSeg 提供的脚本对模型进行训练，请确保完成了 PaddleSeg 的安装工作，并且位于 PaddleSeg 目录下，执行以下脚本：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 	# 设置 1 张可用的卡
# set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0	# windows下请执行此命令
python train.py \
       --config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --do_eval \
       --use_vdl \
       --save_interval 500 \
       --save_dir output

训练参数解释

注意：如果想要使用多卡训练的话，需要将环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定为多卡（不指定时默认使用所有的gpu)，并使用 paddle.distributed.launch 启动训练脚本（windows下由于不支持nccl，无法使用多卡训练）:

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 	# 设置 4 张可用的卡
python -m paddle.distributed.launch train.py \
       --config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --do_eval \
       --use_vdl \
       --save_interval 500 \
       --save_dir output

恢复训练：

python train.py \
       --config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --resume_model output/iter_500 \
       --do_eval \
       --use_vdl \
       --save_interval 500 \
       --save_dir output

训练可视化

PaddleSeg 会将训练过程中的数据写入 VisualDL 文件，并实时的查看训练过程中的日志，记录的数据包括：

1. loss 变化趋势
2. 学习率变化趋势
3. 训练时间
4. 数据读取时间
5. mean IoU 变化趋势（当打开了 do_eval 开关后生效）
6. mean pixel Accuracy 变化趋势（当打开了 do_eval 开关后生效）

使用如下命令启动 VisualDL 查看日志

# 下述命令会在127.0.0.1上启动一个服务，支持通过前端 web 页面查看，可以通过 --host 这个参数指定实际 ip 地址
visualdl --logdir output/

在浏览器输入提示的网址，效果如下：