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add se_resnext for dygraph (PaddlePaddle#2596)
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tink2123 authored and phlrain committed Jun 28, 2019
1 parent bfe82c0 commit 9bd3df4
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Showing 2 changed files with 460 additions and 0 deletions.
40 changes: 40 additions & 0 deletions dygraph/se_resnext/README.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,40 @@
SE_ResNeXt
===========

简介
--------
SE (Sequeeze-and-Excitation) block 并不是一个完整的网络结构,而是一个子结构,可以嵌到其他分类或检测模型中。SENet block 和 ResNeXt 的结合在 ILSVRC 2017 的分类项目中取得 了第一名的成绩。在 ImageNet 数据集上将 top-5 错误率从原先的最好成绩 2.991% 降低到 2.251%。

运行本目录下的程序示例需要使用PaddlePaddle develop最新版本。如果您的PaddlePaddle安装版本低于此要求,请按照[安装文档](http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/zh/build_and_install/pip_install_cn.html)中的说明更新PaddlePaddle安装版本。


## 代码结构
```
└── train.py # 训练脚本。
```

## 使用的数据

教程中使用`paddle.dataset.flowers`数据集作为训练数据,该数据集通过`paddle.dataset`模块自动下载到本地。

## 训练测试Residual Network

在GPU单卡上训练 Network:

```
env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py
```

这里`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`表示是执行在0号设备卡上,请根据自身情况修改这个参数。



## 输出
执行训练开始后,将得到类似如下的输出。每一轮`batch`训练将会打印当前epoch、step以及loss值。当前默认执行`epoch=10`, `batch_size=64`。您可以调整参数以得到更好的训练效果,同时也意味着消耗更多的内存(显存)以及需要花费更长的时间。

```text
epoch 0 | batch step 0, loss 4.594 acc1 0.000 acc5 0.078 lr 0.01250
epoch 0 | batch step 10, loss 4.499 acc1 0.067 acc5 0.153 lr 0.01250
epoch 0 | batch step 20, loss 4.536 acc1 0.051 acc5 0.139 lr 0.01250
epoch 0 | batch step 30, loss 4.532 acc1 0.048 acc5 0.141 lr 0.01250
```
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