PaddleClas

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请问在公开的各个模型在imagenet1k数据集上的top1准确率和Latency、flops、params数据中，能添加CLIP_vit_base_patch16_224模型吗

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你好，请问在公开的各个模型在imagenet1k数据集上的top1准确率和Latency、flops、params数据中，为什么没有CLIP_vit_base_patch16_224模型呢，请问能加上吗？公开的网址是https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.5/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/model_list.md#PPHGNet

Laurazlj

RuntimeError: (NotFound) The kernel with key (GPU, Undefined(AnyLayout), int32) of kernel `label_smooth` is not registered and fail to fallback to CPU one. Selected wrong DataType `int32`.

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paddleclas 0.0.0 paddlepaddle-gpu 2.5.2 python 3.8 win 11 特征提取模型训练报错 `python tools/train.py -c E:\PaddlePaddle\PaddleClas\ppcls\configs\GeneralRecognitionV2\GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base_LL.yaml` ```python [2023/12/21 23:40:16] ppcls INFO: =========================================================== == PaddleClas is powered by PaddlePaddle ! == =========================================================== == ==...

monkeycc

PP-ShiTuV2的特征提取,如何划分数据集

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├── A │ ├── 1.jpg │ ├── 2.jpg ├── B │ ├── 1.jpg │ ├── 2.jpg 比如我有这样的结构 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.5/docs/zh_CN/training/PP-ShiTu/feature_extraction.md https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.5/docs/zh_CN/training/metric_learning/dataset.md 特征提取 ``` # 采用"空格"作为分隔符号 ... train/99/Ovenbird_0136_92859.jpg 99 2 ... train/99/Ovenbird_0128_93366.jpg 99...

monkeycc

AssertionError: batch size should be smaller than

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paddleclas 0.0.0 paddlepaddle-gpu 2.5.2 python 3.8 win 11 特征提取模型训练报错 `python tools/train.py -c E:\PaddlePaddle\PaddleClas\ppcls\configs\GeneralRecognitionV2\GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base_LL.yaml` ```python [2023/12/21 23:40:16] ppcls INFO: =========================================================== == PaddleClas is powered by PaddlePaddle ! == =========================================================== == ==...

monkeycc

Potential Bug in Evaluation Process on Windows in classification.py

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我在使用 PaddleClas 进行模型测试时发现了一个潜在的问题。当运行环境为 Windows 操作系统时，最后一轮的 batch 测试样本似乎没有被正确处理。经过检查 classification.py 中的代码，我发现了以下逻辑： ``` total_samples = len( engine.eval_dataloader.dataset) if not engine.use_dali else engine.eval_dataloader.size max_iter = len(engine.eval_dataloader) - 1 if platform.system() == "Windows" else len(engine.eval_dataloader)...

Yukimini

could not execute a primitive

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1.paddlepaddle-gpu== 2.2.2 2.python==3.8.5 3.cuda/10.2 4.执行self.paddle_predictor.run() 出错：could not execute a primitive 5.将enable_mkldnn 设置为False,不再出错，但是时间推理时间增加 6.该如何在不出错的情况下提速 

chaobeiying

图像方向分类模型微调训练效果较差如何改进

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使用 [PULC 含文字图像方向分类模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.5/docs/zh_CN/models/PULC/PULC_text_image_orientation.md) 方案，对1w张pdf图像做微调训练后，发现效果比较差 数据集： 收集的1w张pdf论文图像，并作四个角度的旋转得到四个方向各1万张数据 预训练模型： PULC含文字图像方向分类模型

justcodew

paddleserving 是不是版本都很老？11.2以后得cuda都没了？

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paddleserving 预编译和docker的版本都比较老，没有更新的了吗？ 现在自己要部署，要通过什么形式？（尝试了python调用，serving好像都不行） 也没有看到自己如果用新的方式自己制作镜像，是不是2.5.2支持的serving都没有了？

heyiconan

使用PaddleClas训练一个3分类模型，测试集top1到1,实际使用时精度会差一些，许多没有识别正确

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使用PaddleClas训练了100轮，导出的最优模型在实际应用中识别率不高。我先前使用这个参数训练了一段时间（没有跑完，终止训练程序），导出了一个最优模型应用识别率比较高，这个比较高的没有跑到100轮。我设置100轮是不是过拟合了，请问我怎么才能设置具体的epochs这个值，能保证训练不过拟合，导出的是最优的模型。 具体环境信息如下： 1. PaddleClas develop 2. PaddleInference 2.4.2 3. 训练环境信息： a. 操作系统Linux ubuntu 20.04 b. Python 3.8 c. CUDA/cuDNN版本， 如CUDA12.0 4. 训练yaml文件内容 Global: checkpoints: null pretrained_model: null output_dir: ./output/ device:...

yaphet266

分类模型转换onnx后推理结果与直接paddle推理结果差别比较大

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将[PULC模型库](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.5/docs/zh_CN/models/PULC/model_list.md)中的文字行方向分类模型转换成onnx，使用链接中的推理模型。  转换onnx脚本： python tools/export_model.py -c ./ppcls/configs/PULC/textline_orientation/PPLCNet_x1_0.yaml -o Global.checkpoints=./textline_orientation_infer/inference paddle2onnx --model_dir .inference --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file textline_orientation.onnx --opset_version 11 --enable_onnx_checker True 推理代码： import onnxruntime as ort import numpy as...

justcodew